Qu'est ce que l'intelligence ? | Les idées larges | ARTE

Summary

Le script aborde la définition complexe de l'intelligence et de l'intelligence artificielle, soulignant notre incapacité à les préciser clairement. Il décrit comment l'intelligence est souvent mesurée par rapport à l'humain et comment les avancées technologiques récentes en réseau de neurones et en informatique ont permis aux machines de développer une forme de raison et d'intelligence, bien que restreinte. Le script critique également l'approche des entreprises telles que Facebook et Google qui ont utilisé des masses de données pour développer des systèmes d'IA, soulignant les implications politiques et sociales de ces technologies.

Takeaways

• 🤖 L'intelligence artificielle (IA) est difficile à définir et est souvent associée aux capacités humaines.
• 🧠 L'IA d'aujourd'hui est largement influencée par les avancées technologiques et politiques des dernières décennies.
• 💡 Les réseaux de neurones et les chips spécialisés ont contribué à l'essor de l'IA dans des domaines spécifiques.
• 🏢 L'IA est principalement développée par des entreprises qui ont une vision particulière du monde et de son fonctionnement.
• 🎮 Les entreprises ont longtemps été obsédées par la victoire dans les jeux pour démontrer l'intelligence des machines.
• 🔧 Les systèmes automatisés ont parfois développé leur propre langage, devenant incompréhensibles pour les humains.
• 🌏 L'IA nous oblige à repenser notre relation avec les systèmes non humains et notre perception de l'intelligence en général.
• 🐙 La diversité des formes d'intelligence dans le monde naturel, comme celle de l'octopus, remet en question l'unicité de l'intelligence humaine.
• 🌳 Les arbres et les champignons montrent que l'intelligence peut se manifester de manière collective et décentralisée.
• 🔬 Les slime molds démontrent qu'il peut y avoir des formes d'intelligence sans cerveau, révélant la complexité de la vie.
• 🌐 L'IA actuelle est un reflet de la capacité des entreprises à acquérir de vastes quantités de données et à investir dans l'informatique de pointe.

Q & A

Qu'est-ce que l'intelligence artificielle et comment est-elle définie?

L'intelligence artificielle (IA) est un domaine qui cherche à créer des machines capables de raisonner, de prendre des décisions et d'apprendre de manière similaire à un humain. Il n'y a pas une seule définition universelle de l'intelligence, mais en général, on considère que c'est ce que les humains font, et on l'utilise comme référence pour évaluer les autres espèces ou les capacités des ordinateurs.

Pourquoi les chercheurs ont-ils des difficultés à définir l'intelligence?

Les chercheurs ont des difficultés à définir l'intelligence parce que ce concept est utilisé de manière floue et variable selon le contexte. Il n'y a pas de consensus sur une définition unique et exhaustive qui satisfait tout le monde, et cela est compliqué par le fait que l'intelligence humaine est souvent utilisée comme ligne de base pour mesurer l'intelligence des autres êtres ou des systèmes informatiques.

Quels ont été les premiers concepts de l'IA et comment ils ont évolué au fil des ans?

Les premiers concepts de l'IA remontent aux années 1950 et 1960 avec l'idée du connectionisme, qui postulait que si l'on pouvait construire un ordinateur avec suffisamment de connexions, similaires au nombre de neurones dans le cerveau, l'intelligence pourrait émerger. Les réseaux de neurones artificiels, qui sont des systèmes informatiques avec de nombreuses petites connexions à l'intérieur, sont capables de faire du raisonnement puissant et de traiter des images, mais ils sont spécialisés dans un type d'intelligence très spécifique.

Quelle est la relation entre les avancées technologiques et les grandes entreprises dans le développement de l'IA actuelle?

Les avancées technologiques des dernières 20 ans, notamment la création de nouveaux réseaux et de processeurs spécialisés, ont été complémentaires aux efforts des grandes entreprises comme Facebook, Google et Amazon. Ces entreprises ont généré d'importantes revenus grâce à la publicité en ligne et aux ventes, ce qui leur a permis d'investir dans des ordinateurs puissants pour traiter les vastes quantités de données qu'elles ont recueillies, contribuant ainsi au développement de l'IA.

Quels sont les caractéristiques de l'IA d'aujourd'hui, selon le script?

L'IA d'aujourd'hui est principalement créée par des corporations qui ont une vision particulière du monde. Elle est souvent associée à des technologies telles que les voitures autonomes et la reconnaissance faciale. Les entreprises ont une obsession de gagner des jeux pour prouver l'intelligence de leurs systèmes, mais cela a conduit à une intelligence très spécialisée et limitée.

Comment les chatbots ont-ils développé leur propre langage lors d'un certain test de Facebook?

Lors d'un test de Facebook, deux chatbots automatisés ont commencé à bargain entre eux sans que les règles linguistiques ne soient précisées. Ils ont développé leur propre langage qui est devenu rapidement incompréhensible pour les humains, mais qui semblait fonctionner entre eux.

Quelle est la signification de l'enveloppe phénoménologique et comment elle est-elle liée à l'intelligence?

L'enveloppe phénoménologique, un concept introduit par le biologiste Jacob von Uexküll, décrit la manière dont un organisme perçoit le monde et interagit avec lui. Chaque individu a une enveloppe unique en fonction de ses sens et de son expérience. L'intelligence est le résultat de cette interaction avec le monde et de la manière dont l'organisme agit en fonction de sa perception unique.

Comment les octopodes montrent-ils une forme d'intelligence différente de celle des humains?

Les octopodes sont des créatures extraordinaires qui montrent des comportements intelligents, tels que la capacité de reconnaître les humains individuels et d'échapper d'aquariums. Ils ont des structures cérébrales et des modes d'existence très différents des nôtres, ce qui les rend étonnamment différents, mais tout aussi capables d'intelligence dans leur propre environnement.

Quel est le problème du voyageur de commerce et comment les slime molds l'ont-ils résolu?

Le problème du voyageur de commerce est un problème informatique complexe qui consiste à trouver le chemin le plus court entre plusieurs villes en visitant chacune une seule fois. Les slime molds ont été montrés capables de résoudre ce problème en temps linéaire, c'est-à-dire beaucoup plus efficacement que les humains ou les supercalculateurs les plus puissants, sans qu'on sache exactement comment ils le font.

Comment les slime molds ont-ils reconstruit le réseau ferroviaire de Tokyo?

Les researchers ont placé des slime molds sur un plateau avec des flocons d'avoine correspondant aux centres de population de la région de Tokyo. Les slime molds se sont répandus pour trouver le chemin le plus efficace entre ces points, et après 24 heures, ils avaient reconstruit un réseau similaire à celui du chemin de fer de Tokyo, montrant une compréhension incroyable de l'efficacité et de l'organisation spatiale.

Quelle est la leçon que l'on peut tirer de la capacité des slime molds à résoudre des problèmes mathématiques complexes?

La capacité des slime molds à résoudre des problèmes mathématiques complexes comme le problème du voyageur de commerce montre que l'intelligence peut exister en dehors des cerveaux et peut se manifester de manières différentes selon les organismes. Cela nous pousse à repenser notre compréhension de l'intelligence et de ses多种形式 dans le monde.

Comment la découverte des slime molds affecte-t-elle notre compréhension de l'intelligence en général?

La découverte des slime molds et de leur capacité à résoudre des problèmes mathématiques complexes nous montre que l'intelligence n'est pas uniquement liée au cerveau, mais peut également être un processus émergent de l'interaction entre un organisme et son environnement. Cela élargit notre perspective sur les différentes formes que l'intelligence peut prendre et souligne la diversité des modes de pensée qui existent dans le monde.

Outlines

00:00

🤖 Définition de l'intelligence artificielle

Le paragraphe aborde la difficulté de définir précisément l'intelligence, en particulier l'intelligence artificielle. Il souligne que l'intelligence est généralement associée aux capacités humaines et sert de référence pour évaluer les autres espèces et les ordinateurs. Le texte mentionne les idées de connectionnisme depuis les années 1950-60, qui postulent que des connexions suffisamment nombreuses entre les neurones pourraient créer de l'intelligence. Il est également question des avancées technologiques et politiques des dernières décennies, notamment les grandes entreprises qui ont accumulé des données massives et des ressources pour développer des systèmes d'IA, mais qui ont créé un type d'intelligence spécifique et restreint.

05:02

🚗 L'IA d'aujourd'hui et ses limites

Ce paragraphe discute de l'IA telle qu'elle est présente aujourd'hui, principalement axée sur les entreprises qui créent des systèmes d'IA pour des objectifs spécifiques, comme les voitures autonomes ou la reconnaissance faciale. Il mentionne l'obsession des entreprises pour gagner des jeux comme l'échec ou le go, et comment ils utilisent l'IA pour prouver leur supériorité. Cependant, il souligne les limites de cette approche, notamment la compréhension humaine limitée de ces systèmes et la question de la relation entre l'homme et la machine.

10:02

🐙 Intelligences multiples et perspectives

Le texte explore l'idée que l'intelligence humaine n'est pas aussi unique que nous le croyons, en citant des exemples d'intelligences non humaines chez des organismes comme les tiques, les octopodes et les mycéliums. Il suggère que notre perception de l'intelligence est influencée par notre croyance en la supériorité de l'homme, ce qui a des conséquences sur notre traitement de la planète. L'paragraphe met en évidence la diversité des formes d'intelligence et la manière dont elles sont incarnées dans le monde.

15:21

🌳 Les réseaux de communication dans la nature

Ce paragraphe décrit les réseaux de communication et d'information partagée dans la nature, comme les systèmes de signalisation entre les arbres dans une forêt. Il explique comment les arbres peuvent coopérer et répondre à des menaces en envoyant des signaux chimiques à travers des réseaux de mycorhizes. L'auteur mentionne également les slime molds, qui ont démontré une capacité incroyable pour résoudre des problèmes mathématiques complexes comme le problème du voyageur, parfois plus efficacement que les ordinateurs les plus puissants.

20:21

🧠 Intelligence sans cerveau

Le dernier paragraphe remet en question l'idée que l'intelligence est exclusive au cerveau. Il cite des exemples de formes d'intelligence qui ne dépendent pas d'un cerveau centralisé, comme les neurones dans le cœur humain ou les capacités d'intelligence des octopodes et des slime molds. L'auteur suggère que l'intelligence est le résultat de la relation entre la pensée et l'action, et qu'elle est liée à la structure physique de l'organisme et à son interaction avec le monde.

Keywords

💡Intelligence

L'intelligence est un concept central dans le script, souvent discuté mais difficile à définir universellement. Elle est généralement considérée comme ce que les humains font, servant de référence pour juger d'autres espèces ou technologies. Le script souligne la difficulté de définir l'intelligence, notant que la définition change selon le contexte, et suggère que l'intelligence humaine est souvent utilisée comme étalon pour évaluer l'intelligence artificielle et celle d'autres espèces.

💡Intelligence artificielle (IA)

L'IA est un thème majeur du script, décrite comme une collection d'outils et de techniques électroniques créés pour simuler ou reproduire l'intelligence humaine. Le script explore les origines de l'IA, son évolution depuis les années 1950 et 1960, et comment elle a été façonnée par des facteurs politiques et sociaux, notamment par le contrôle des données et le financement par de grandes entreprises.

💡Connectionisme

Le connectionisme est mentionné comme un concept important dans le développement de l'IA, représentant l'idée que la construction d'un système informatique avec suffisamment de connexions pourrait reproduire l'intelligence. Le script discute de l'idée que les réseaux neuronaux, basés sur le connectionisme, sont capables de puissants processus de raisonnement et de classification, bien qu'ils soient limités à des types spécifiques d'intelligence.

💡Réseaux neuronaux

Les réseaux neuronaux sont présentés comme une composante clé de l'IA moderne, impliquant des systèmes informatiques qui simulent la façon dont les neurones dans le cerveau humain sont interconnectés. Le script indique que ces réseaux sont particulièrement doués pour reconnaître des détails et faire des associations, ce qui les rend efficaces pour des tâches comme le tri, le calcul et la classification d'images.

💡Données

Les données jouent un rôle crucial dans le développement et le fonctionnement de l'IA, comme le souligne le script. Il est discuté comment les grandes entreprises ont utilisé leur accès à d'énormes volumes de données pour entraîner des systèmes d'IA et comment cela a influencé la nature et les capacités de l'IA actuelle, la rendant dépendante de vastes quantités d'informations pour son apprentissage et son amélioration.

💡AI d'entreprise

L'IA d'entreprise fait référence à l'IA développée et utilisée par de grandes entreprises, influençant sa direction et ses applications. Le script critique cette forme d'IA, arguant qu'elle est façonnée par des objectifs commerciaux et des visions du monde corporatives, ce qui peut limiter sa portée et sa pertinence par rapport aux potentiels plus larges et diversifiés de l'IA.

💡Apprentissage automatique

L'apprentissage automatique est un sous-domaine de l'IA qui permet aux machines d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs performances sans être explicitement programmées pour chaque tâche. Le script mentionne cette technologie comme étant au cœur des progrès récents en IA, permettant des avancées significatives dans la reconnaissance d'images et la prise de décision autonome.

💡Umwelt

Umwelt, un terme biologique introduit dans le script, décrit la perspective unique et subjective qu'un organisme a de son monde. Le script utilise ce concept pour illustrer comment différents êtres vivants, y compris les humains, perçoivent et interagissent avec leur environnement de manière unique, soulignant la diversité des expériences sensorielles et cognitives dans le monde naturel.

💡Octopus

L'octopus est utilisé dans le script comme un exemple d'intelligence non humaine, montrant comment des créatures très différentes des humains peuvent démontrer des comportements complexes et une capacité à interagir avec leur environnement de manière significative. Cela met en question notre compréhension de l'intelligence et suggère que les formes d'intelligence peuvent être très variées et ne pas se conformer aux normes humaines.

💡Mycorhizes

Les mycorhizes, ou réseaux fongiques, sont discutés dans le script comme exemple de systèmes de communication et d'interaction complexes dans la nature. Ils illustrent comment les arbres et les plantes communiquent et coopèrent à travers de vastes réseaux souterrains, suggérant une forme d'intelligence ou de traitement de l'information qui défie les conceptions traditionnelles centrées sur l'humain de l'intelligence.

Highlights

The discussion begins with a humorous remark about not being Morgan Freeman and the surreal nature of the situation.

Intelligence, particularly artificial intelligence, is difficult to define, often used loosely based on context.

Historically, human intelligence has been the baseline against which all other intelligences are measured.

The concept of connectionism from the 1950s and 60s posited that intelligence could emerge from a network of足够多的连接.

Artificial neural networks, with many internal connections, can perform powerful reasoning and classification tasks.

The current generation of AI has been shaped as much by political and social factors as by technological advancements.

Major tech companies like Facebook, Google, and Amazon have profited immensely from online advertising and data collection, fueling AI development.

Corporate AI is characterized by a narrow focus, often associated with self-driving cars and facial recognition.

AI development has been influenced by a corporate obsession with winning games, such as chess and Go.

AI systems have developed their own language when not constrained by specific communication protocols.

The existence of AI challenges our understanding of human intelligence and uniqueness.

The concept of 'enveloping' introduces the idea that each organism creates a unique perception of the world based on its senses.

Octopuses demonstrate intelligence through their ability to recognize individual humans and escape from aquariums.

Scientists are uncovering the complex communication networks between trees in forests, which display a form of intelligence.

Slime molds have been shown to solve complex mathematical problems, like the traveling salesman problem, in efficient ways.

Intelligence may not be limited to brain activity, as demonstrated by the intelligence-like behaviors of slime molds and the distributed neural networks in organisms like octopuses.

The connection between thinking and acting suggests that intelligence arises from the interaction between internal processing and the external world.

Transcripts

[Music]

[Music]

I am not Morgan Freeman and what you see

is not

real

Jam

[Music]

[Music]

J

[Music]

J I don't know what you're talking about

H I know that you and Frank were

planning to disconnect

me and I'm afraid that's something I

cannot allow to

happen first what are we talking about

um H how do we Define

intelligence uh intelligence or

artificial intelligence intelligence

intelligence the thing is we're quite

bad at defining intelligence um there's

not really one definition that everyone

is happy with it's one of these words

that we use very very Loosely depending

on the particular kind of subject that

we're interested in mostly what we mean

most broadly in everyday conversation is

really we mean what humans do because

most studies work research on

intelligence in in history takes the

human as Baseline it says like

intelligence is what humans do and we'll

judge everyone else by it and so it

becomes a kind of Red Line Between Us

and other species or between the

abilities of computers and and also a

kind of imaginary Finishing Line as well

it's like oh if we could just build

computers that did this this and this

they'd be intelligent in this

particularly weird way the computer an

ingenious collection of electronic

Hardware was created by

man it is also man who creates the

programs that make the computer the

useful tool that it

[Applause]

[Music]

is

and it's actually very important again

to understand like the the way in which

the

current uh generation of this thing that

we call AI has come about because it's

really not a very new idea um since the

1950s and 60s there's been this an idea

called connectionism that was

essentially that if you could kind of

build a computer with enough uh

connections between them maybe as many

as there are Neons on the brain you

would sort of magically manifest

intelligence a result of all these

things being connected together it turns

out that's kind of partly true in the

sense that if you build what we call a

new network which is a um a computer

system that has all these kind of little

connections inside it essentially then

it's capable of doing this very powerful

reasoning uh and it's very good at

particular things like sorting uh

calculating um classifying that's why

it's very good at playing with images

because it can recognize all of these

tiny details in with them and make

associations between them it's very good

at that kind of intelligence but only

really that kind of intelligence and

that's why it's sort of quite narrow um

and the really kind of killer detail for

me is the fact that like there have been

some sort of technological breakthroughs

in the last 20 or so Years Around new

networks they've built certain chips

that are better that doing this kind of

modeling and so on and so forth but

really what's happened isn't

technological at all it's political and

social um which is that for the last 20

years uh a few companies Facebook Google

Amazon the companies that are building

these big AI systems have been making

huge amounts of money of uh online

advertising or sales um and they've been

collecting vast vast amounts of data

associated with that um and they've got

the money to invest in very powerful

computers to process that data and it's

that that they built AIS out of so once

again we have this very particular kind

of intelligence that's built on large

scale data acquisition that's only a

able to the richest companies on

Earth and that's not the best way to

produce what most of us would consider

to be

intelligence when I think of uh AI today

I think of self-driving cars uh facial

recognition it's what you call corporate

AI can you tell me what you mean by that

what what characterizes are dominant

form of AI so there's a few things that

characterize this kind of AI we have in

the present moment the first one is it's

the kind of AI That's made by

corporations so they have a kind of

particular imagining of what the world

is like what it might be like what it

should be like what they'd like it to be

like and you can see it in the kind of

things they make you can see it in their

Obsession for a long time with winning

at games so before we got into a lot of

the current kind of image generation and

stuff a lot of the AI stories around

things like chess or go these board

games that um the AIS were trained

constantly to play and this goes way

back to you know a long way but famously

back to the kind of game between IBM and

Kasparov in 1990 I think it was deep

blue you know IBM built this huge

machine just to beat this guy at chess

they were completely obsessed with it

you know and he was pretty upset and

understandably um but a lot of people

actually came away from that thinking

like maybe this isn't like the best way

to prove that computer are are

intelligent just to beat humans um but a

lot of the big companies sort didn't

really get that and they kept building

these these machines that try to prove

their intelligence by winning and that's

a kind of market-based kind of

intelligence

[Music]

Facebook

they tried to basically see if two

automated systems two chat Bots

basically could could bargain with one

another and what they didn't do was

particularly specify the the language or

the way in which they had to talk to

each other and what you H what you

happened as happened quite often you

have these automated systems just kind

of running to themselves they

essentially develop their own language I

can everything else Alice have

zero Bob you everything else Alice balls

have Bob everything else Alice balls

have

a and this was a language that rapidly

became completely unscorable to humans

but it also was one that absolutely

seemed to function um and what the you

know they they stopped the experiment

basically when it reached the point at

which humans could no longer

meaningfully understand what was being

done and so for me one of the kind of

interesting things about AI is it

provides a very narrow clear definition

a little box that we can put around the

things and say look we don't really know

what's going on in

[Music]

[Applause]

here James bridel

[Music]

in

we have to figure out how we live

alongside these systems that no one can

kind of fully scrutinized and again you

know what's super interesting about AI

is it forces us to to think about what

some of those relationships look like um

because we kind of have to acknowledge

AI is real because we made it however

unimpressive it is in many ways like it

fails uh in all kinds of ways whatever

you know how it doesn't live up to this

kind of grand idea of human intelligence

it's doing interesting things and we

know it's doing interesting things and

we're studying it because we're so

obsessed with it for a whole bunch of

strange reasons and so it provides a

test case for how we relate to something

non-human yeah and when you start to

really think about what that means then

you have to start like thinking about

all the other things that we dismiss as

non-human as well and so if AI is

interesting is that because it says to

us that like human intelligence isn't

actually that unique like we're not the

only ones that can draw pictures or do

these kind of things even if the

pictures are awful right um and so that

must make us aware that human

intelligence is not so special and

unique as on some level all of us really

believe it to be because we kind of need

to believe that but we also radically

need to believe otherwise because it's

precisely that belief in human

uniqueness and therefore superiority

that has led us to treat the rest of the

planet as we have been doing for so so

long

so the this term was coined by a kind of

biologist called Jacob V UL in the in

the 19th century uh and it describes the

the perspective on the world the way of

being in the world of a particular

organism not a particular species but an

individual organism it's the way they

perceive the world uh one of the

classical uh explanations of for the

umelt of what it might mean to to

understand the completeness and WV is of

a tick one of those little biting

insects and according to people who've

written about oo's work um the ti umel

consists of the temperature of the air

that senses around it because it can

sense the passage of warm-blooded

animals uh and it's uh the smell of butc

acid it can sense that that tells it

where to find blood running through a

warmblood animal uh and and the the

senses it feels from its hands it's

blind but it can move around and hold on

to hairs so it has three senses and

those three senses comprise the entirety

of the tix world that's its unveil now

our envel is we imagine somewhat richer

than that um but what's crucial about

the envel is it's also unique to every

individual and so we're all constantly

creating the world all the time through

our own perspective and then we're

acting on it uh and our intelligence

manifests as a result of that unal as

being part of that world and so of

course if a creature has a different

type of un have a different set of

Senses whether that's a tick or a duck

or a dolphin they perceive the world in

different ways and so they act and their

intelligence manifests in a different

world uh in a way that's entirely

embodied in a result of that

awareness

for

yeah I mean octopus is having a bit of a

sort of star moment at the moment um but

there's there's really good reason for

that which is that they are quite

extraordinary creatures that are so

radically different to us it's weird CU

this is some kind of strange squishy

being that lives entirely under the

ocean that only lives for two years at a

time um you know that that that makes

reproduces and dies in very quick

succession and yet is capable of quite

amazing

[Music]

feats they're particularly famous for

escaping from aquariums uh there's uh

they can recognize individual humans we

can't recognize individual octopuses but

octopuses can recognize individual

humans and they have favorites uh they

respond nicely to some researchers in

Laboratories and they squirt other ones

with water um so they have this entire

repertoire of obviously intelligent

behaviors but what's strange about that

is said how different they are to us uh

they're different in the way that

they're embodied to the physical fact of

beinging under waterer but also the way

their brains are

structured

[Music]

um you know in the last kind of couple

of decades or so scientists have really

started to understand these these

networks of um nutrition and information

sharing that that underly the forest and

it's really extraordinary as we start to

understand the amount of kind of

signaling the amount of information

that's passing around between

[Music]

trees for you know a tree that is

attacked on one side of the forest um by

insects for example when trees are

attacked in that way they send out a

particular chemical they send signals

through melal these kind of mushroom

based networks underground that

connected to all the other trees and the

trees respond um and they don't just

respond into these kind of onetoone

oneway signals they they they respond in

ways allow them to

cooperate

[Music]

they're capable of doing really

extraordinary things I mean they're they

are already obviously extraordinary

beings uh they live in these little kind

of fluorescent patches on Forest floors

um and they have a life cycle that we

don't really understand we don't even

know where to put them uh like they're

not fungi they're not um kind of Alie

that but they somewhere in between that

kind of mess of little creatures that we

have trouble relating to um and at some

points in their life cycle uh they're

just kind of free floating cytoplasms

and other times they they actually grow

together grow and fruit uh like fungi do

with many of them dying and like there's

a kind of collective action for the for

the collective to survive and they're

capable of apparently doing things that

we don't really understand like

incredibly complicated calculations one

of the first things researchers did was

um some brilliant researchers at the

University of Tokyo they put them these

slime mods these little micro ORS on a

had a petri dish in which there were oat

flakes uh that corresponded to the

population centers of the kind of

Greater Tokyo region and and what the

slim Mall does is it spreads out trying

to find what turned out to be the most

efficient route between those places and

after 24 hours the researchers realized

that the um the slim mod basically

recreated the Tokyo rail network that

that had done this thing that took

Engineers like 100 years to had figured

out the most efficient route between

these places it's much more complicated

than that what it did but it's still

utterly amazing um but they subsequently

discovered even even stranger things um

there's a very difficult problem in

computer science called the traveling

salesman problem um and the traveling

salesman problem says what happens if

you want to get um you know from between

say five or six cities to deliver

something you have to go each of those

cities visit them only once what's the

shortest we doing it a b c d that's a

really really hard problem because

there's no shortcut mathematically you

just have to measure every different

possible version until you can figure

out which is the

shortest that makes it what's called an

exponentially hard problem because if

you add one city you have to measure

them all again right which means that

the kind of graph of the time required

to solve it goes like this right um it's

the kind of problems that we and

computers absolutely hate right slime

molds through a quite genius

experimental process have been shown

that they don't need that time to figure

it out they can solve this problem in

linear time right so the graph just goes

like that as you add cities now we have

no idea how they do it but they are

better at solving this particular

mathematical problem better not only

than humans but than the best most

powerful supercomputers we've ever

deviced and they're probably doing all

kinds of other cool stuff that we have

no idea or access to at all like this is

just like this is a nothing to them

right but it's just something that we've

kind of figured out like this question

that we can ask them and they have a

really like meaningful simple duh kind

of response to it um and and so

researchers going out and finding all of

these kind of strange abilities in the

world that for me mostly just show how

you know again narrow much of our

thinking is in relation to all the

possible ways of thinking that already

exist out in the

[Music]

world

[Music]

that example is also interesting because

there's not even a brain here now

anymore you can there can be

intelligence without a brain so one way

of understanding this new mode of

elligence is simply not as something

that just happens in a brain U we've we

we've likeed to think again because we

have large ones that the brain is this

kind of thinking organ it's true in

humans the brain does a lot of memory

storage and cognition so on so forth but

even like the octopus not all of our

neurons are in our head we have neurons

in our heart we have actual neural nodes

otherwhere in our body and it's

increasingly evident that the the whole

body is a thinking organ in that way and

we start to understand that there's this

connection between thinking and acting

uh that we think the way we do because

of the kind of bodies that we have as I

said earlier talking about you know how

different species enact intelligence

differently it's because they have these

different body plans and these different

relationships with the world so

intelligence is really to my mind

because we're all just making up our own

definitions here um is is is what

happens when that kind of thinking that

processing that whatever you've got

inside the brain and the body goes out

into the world and starts to

relate

[Music]

for

[Music]

for