The real relationship between your age and your chance of success | Albert-László Barabási

المترجم: Maisam Sheblaq المدقّق: Ayman Mahmoud

Today, actually, is a very special day for me,

اليوم، في الواقع هو يوم خاص جداً بالنسبة لي

because it is my birthday.

لأنه عيد ميلادي

(Applause)

(تصفيق)

And so, thanks to all of you for joining the party.

ولذلك شكرًا لكم جميعًا لانضماكم إلى الحفلة

(Laughter)

(ضحك)

But every time you throw a party, there's someone there to spoil it. Right?

لكن في كل مرة تُقيم فيها حفلة يكون هنالك من يفسدها. اليس كذلك؟

(Laughter)

(ضحك)

And I'm a physicist,

وأنا فيزيائي

and this time I brought another physicist along to do so.

وهذه المرة قد أحضرت بجانبي عالم فيزياء آخر للقيام بذلك

His name is Albert Einstein -- also Albert -- and he's the one who said

يُدعى ألبرت أينشتاين، وكذلك ألبرت وهو القائل:

that the person who has not made his great contributions to science

أن الشخص الذي لم يصنع إسهاماته العظيمة في العلم

by the age of 30

في سن الثلاثين

will never do so.

لن يفعل ذلك أبداً

(Laughter)

(ضحك)

Now, you don't need to check Wikipedia

الآن، أنت لست بحاجة إلى تفقد ويكيبيديا

that I'm beyond 30.

للتأكد من أنني تجاوزت الثلاثين

(Laughter)

(ضحك)

So, effectively, what he is telling me, and us,

لذا، بشكل فعّال، ما يخبرني به، ونحن

is that when it comes to my science,

هو أنه عندما يتعلق الأمر بعلمي

I'm deadwood.

فأنا عديم الفائدة

Well, luckily, I had my share of luck within my career.

حسناً، ولحسن الحظ كان لي نصيب من الحظ خلال حياتي المهنية

Around age 28, I became very interested in networks,

في سن ال28، أصبحت مهتماً جداً بالشبكات

and a few years later, we managed to publish a few key papers

وبعد عدة سنوات، تمكنا من نشر بعض الأوراق الرئيسية

that reported the discovery of scale-free networks

التي أبلغت عن إكتشاف شبكات خالية من النطاق

and really gave birth to a new discipline that we call network science today.

والتي ولّدت مجال جديد، نُطلق عليه علم الشبكات

And if you really care about it, you can get a PhD now in network science

وإذا كنت حقًا مهتمًا به، يمكنك الحصول على الدكتوارة الآن في علوم الشبكة

in Budapest, in Boston,

في بودابيست في بوسطن

and you can study it all over the world.

ويمكنك دراستها في جميع أنحاء العالم

A few years later,

بعد عدة سنوات

when I moved to Harvard first as a sabbatical,

عندما انتقلت إلى هارفارد أولًا كإجازة

I became interested in another type of network:

أصبحت مهتمًا بنوع آخر من الشبكة:

that time, the networks within ourselves,

تلك المرة، الشبكات التي بداخلنا

how the genes and the proteins and the metabolites link to each other

كيف ترتبط الجينات والبروتينات والأيضات ببعضها البعض

and how they connect to disease.

وكيف ترتبط بالمرض

And that interest led to a major explosion within medicine,

وهذا الاهتمام أدى إلى إنفجار كبير داخل الطب

including the Network Medicine Division at Harvard,

بما في ذلك شعبة طب الشبكة في هارفارد

that has more than 300 researchers who are using this perspective

التي لديها أكثر من 300 باحث الذين يستخدمون هذا المنظور

to treat patients and develop new cures.

لعلاج المرضى وتطوير علاجات جديدة

And a few years ago,

وقبل سنوات قليلة

I thought that I would take this idea of networks

إعتقدت بأنني سآخذ فكرة الشبكات هذه

and the expertise we had in networks

والخبرة التي لدينا في الشبكات

in a different area,

في مجال مختلف

that is, to understand success.

أي فهم النجاح

And why did we do that?

ولماذا فعلنا ذلك؟

Well, we thought that, to some degree,

حسنًا، إعتقدنا ذلك، إلى حد ما

our success is determined by the networks we're part of --

نجاحنا حدد بواسطة الشبكات التي نحن جزء منها --

that our networks can push us forward, they can pull us back.

أن شبكاتنا يمكن أن تدفعنا إلى الأمام، يمكنهم سحبنا للخلف

And I was curious if we could use the knowledge and big data and expertise

وأنا كنت فضوليا إن كنا نستطيع الاستفادة من المعرفة والبيانات والخبرات الكبيرة

where we develop the networks

حيث نطور الشبكات

to really quantify how these things happen.

لتحدد كميًا كيف تحدث هذه الأشياء حقًا

This is a result from that.

هذه نتيجة لذلك

What you see here is a network of galleries in museums

ما تراه هنا هو شبكة من المعارض في المتاحف

that connect to each other.

التي تتصل ببعضها البعض

And through this map that we mapped out last year,

ومن خلال هذه الخريطة التي رسمناها العام الماضي

we are able to predict very accurately the success of an artist

نحن قادرون على التنبؤ بدقة جدًا بنجاح فنان

if you give me the first five exhibits that he or she had in their career.

إذا أعطيتني أول خمسة معارض كانت لديه أو لديها في مهنتهم

Well, as we thought about success,

حسنًا، كما فكرنا بشأن النجاح

we realized that success is not only about networks;

أدركنا أن ذلك النجاح ليس فقط حول الشبكات

there are so many other dimensions to that.

هناك الكثير من الأبعاد الأخرى لذلك

And one of the things we need for success, obviously,

ومن الواضح أن أحد الأشياء التي نحتاجها للنجاح

is performance.

هو الأداء

So let's define what's the difference between performance and success.

لذا دعونا نعرف ما الفرق بين الأداء والنجاح

Well, performance is what you do:

حسنًا، الأداء هو ما تفعله

how fast you run, what kind of paintings you paint,

ما مدى سرعتك في الركض، وما نوع اللوحات التي ترسمها

what kind of papers you publish.

ما نوع الصحف التي تنشرها

However, in our working definition,

ومع ذلك، في تعريفنا العملي

success is about what the community notices from what you did,

النجاح هو حول ما يلاحظ المجتمع من ما فعلتم

from your performance:

من أدائك

How does it acknowledge it, and how does it reward you for it?

كيف يعترف بذلك، وكيف يكافئك على ذلك؟

In other terms,

بعبارات أخرى

your performance is about you, but your success is about all of us.

أدائك عنك، لكن نجاحك يتعلق بنا جميعًا

And this was a very important shift for us,

وكان هذا تحول مهم جدًا بالنسبة لنا

because the moment we defined success as being a collective measure

لأن اللحظة التي عرفنا فيها النجاح بأنه تدبير جماعي

that the community provides to us,

يقدمه لنا المجتمع

it became measurable,

أصبح قابلًا للقياس

because if it's in the community, there are multiple data points about that.

لأنه إذا كان في المجتمع، هناك نقاط بيانات متعددة حول ذلك

So we go to school, we exercise, we practice,

لذا نذهب إلى المدرسة، نتمرن، نتدرب

because we believe that performance leads to success.

لأننا نعتقد أن الأداء يؤدي إلى النجاح

But the way we actually started to explore,

لكن الطريقة التي بدأنا بها الاستكشاف

we realized that performance and success are very, very different animals

أدركنا أن الأداء والنجاح هما حيوانات مختلفة جدًا جدًا

when it comes to the mathematics of the problem.

عندما يتعلق الأمر بحسابات المشكلة

And let me illustrate that.

واسمحوا لي أن أوضح ذلك

So what you see here is the fastest man on earth, Usain Bolt.

إذا ما ترونه هنا هو أسرع رجل على وجه الأرض، (يوسين بولت)

And of course, he wins most of the competitions that he enters.

وبالطبع، يربح أغلب المسابقات التي يدخل بها

And we know he's the fastest on earth because we have a chronometer

ونحن نعلم أنه الأسرع على الأرض لأن لدينا كرونومتر

to measure his speed.

لقياس سرعته

Well, what is interesting about him is that when he wins,

حسنًا، ما هو مثير للاهتمام عنه هو أنه عندما يفوز

he doesn't do so by really significantly outrunning his competition.

هو لا يفعل ذلك من خلال تفوقه بشكل كبير على منافسيه حقًأ

He's running at most a percent faster than the one who loses the race.

إنه يركض بسرعة أكبر من الشخص الذي يخسر السباق

And not only does he run only one percent faster than the second one,

وليس فقط أنه لا يركض فقط واحد في المئة أسرع من الثاني

but he doesn't run 10 times faster than I do --

لكنه لا يعمل 10 مرات أسرع مما أفعل --

and I'm not a good runner, trust me on that.

وأنا لست عداء جيد، ثق بي في ذلك

(Laughter)

(ضحك)

And every time we are able to measure performance,

وفي كل مرة نكون قادرين على قياس الأداء

we notice something very interesting;

نلاحظ شيئًا مثيرًا جدًا للاهتمام

that is, performance is bounded.

أي أن الأداء محدود

What it means is that there are no huge variations in human performance.

ما يعنيه هو أنه لا توجد اختلافات كبيرة في الأداء البشري

It varies only in a narrow range,

يختلف فقط في نطاق ضيق

and we do need the chronometer to measure the differences.

ونحن بحاجة إلى الكرونومتر لقياس الاختلافات

This is not to say that we cannot see the good from the best ones,

هذا لا يعني أننا لا نستطيع رؤية الخير من الأفضل

but the best ones are very hard to distinguish.

ولكن من الصعب التمييز بين الأفضل

And the problem with that is that most of us work in areas

والمشكلة في ذلك هي أن معظمنا يعمل في مجالات

where we do not have a chronometer to gauge our performance.

ليس لدينا فيها كرونومتر لقياس أدائنا

Alright, performance is bounded,

حسنًا، الأداء محدد

there are no huge differences between us when it comes to our performance.

ليس هناك إختلافات كبيرة بيننا عندما يتعلق الأمر بأدائنا

How about success?

ماذا عن النجاح؟

Well, let's switch to a different topic, like books.

حسنًا، دعنا ننتقل إلى موضوع مختلف، مثل الكتب

One measure of success for writers is how many people read your work.

أحد مقاييس النجاح للكتاب هو عدد الناس الذين يقرأون عملك

And so when my previous book came out in 2009,

وهكذا عندما صدر كتابي السابق في عام 2009

I was in Europe talking with my editor,

كنت في أوروبا أتحدث مع محرري

and I was interested: Who is the competition?

وكنت مهتمًا: من هو المنافس؟

And I had some fabulous ones.

وكان لدي بعض منها رائعة

That week --

ذلك الأسبوع

(Laughter)

(ضحك)

Dan Brown came out with "The Lost Symbol,"

دان براون خرج مع "الرمز المفقود"

and "The Last Song" also came out,

و"الأغنية الأخيرة" خرجت أيضًا

Nicholas Sparks.

نيكولاس سباركس

And when you just look at the list,

وعندما تنظر إلى القائمة

you realize, you know, performance-wise, there's hardly any difference

تدرك، تعرف، أداء حكيم، هناك بالكاد أي إختلاف

between these books or mine.

بين هذه الكتب أو خاصتي

Right?

أليس كذلك؟

So maybe if Nicholas Sparks's team works a little harder,

لذا ربما لو عمل فريق نيكولاس سباركس بجهد أكبر

he could easily be number one,

يمكن أن يكون هو الأول بسهولة

because it's almost by accident who ended up at the top.

لأنه تقريبًا بالصدفة الذي انتهى به الأمر في القمة

So I said, let's look at the numbers -- I'm a data person, right?

لذا قلت، دعونا ننظر إلى الأرقام أنا شخص البيانات، أليس كذلك؟

So let's see what were the sales for Nicholas Sparks.

لذا دعونا نرى ما إذا كانت المبيعات لنيكولاس سباركس

And it turns out that that opening weekend,

واتضح أن عطلة نهاية الأسبوع الإفتتاحي

Nicholas Sparks sold more than a hundred thousand copies,

(نيكولاس سباركس) باع أكثر من 100 ألف نسخة

which is an amazing number.

وهو رقم مذهل

You can actually get to the top of the "New York Times" best-seller list

يمكنك في الواقع الحصول على أعلى من "نيويورك تايمز" قائمة الأكثر مبيعًا

by selling 10,000 copies a week,

عن طريق بيع 10,000 نسخة في الأسبوع

so he tenfold overcame what he needed to be number one.

حتى انه عشرة أضعاف ما يحتاج إلى أن يكون رقم واحد

Yet he wasn't number one.

لكنه لم يكن رقم واحد

Why?

لماذا؟

Because there was Dan Brown, who sold 1.2 million copies that weekend.

لأنه كان هناك دان براون، الذي باع 1.2 مليون نسخة في عطلة نهاية الأسبوع

(Laughter)

(ضحك)

And the reason I like this number is because it shows that, really,

وسبب إعجابي بهذا الرقم هو لأنه يظهر أنه حقًا

when it comes to success, it's unbounded,

عندما يتعلق الأمر بالنجاح، فإنه غير محدود

that the best doesn't only get slightly more than the second best

أن الأفضل لا يحصل فقط على أكثر بقليل من الأفضل

but gets orders of magnitude more,

ولكن يحصل على أوامر من حجم أكبر

because success is a collective measure.

لأن النجاح هو التدبير الجماعي

We give it to them, rather than we earn it through our performance.

نعطيه لهم، بدلًا من أن نكسبه من خلال أدائنا

So one of things we realized is that performance, what we do, is bounded,

إذًا أحد الأشياء التي أدركناها هو أن الأداء، ما نقوم به، محدود

but success, which is collective, is unbounded,

لكن النجاح، وهو جماعي، لا حدود له

which makes you wonder:

مما يجعلك تتساءل

How do you get these huge differences in success

كيف تحصل على هذه الإختلافات الكبيرة في النجاح

when you have such tiny differences in performance?

عندما يكون لديك مثل هذه الإختلافات الصغيرة في الأداء؟

And recently, I published a book that I devoted to that very question.

ومؤخرًا، نشرت كتابًا كرسته لهذا السؤال بالذات

And they didn't give me enough time to go over all of that,

ولم يعطوني الوقت الكافي لمراجعة كل ذلك

so I'm going to go back to the question of,

لذا سأعود إلى السؤال

alright, you have success; when should that appear?

حسنًا، لديك النجاح، متى يجب أن يظهر ذلك؟

So let's go back to the party spoiler and ask ourselves:

لذلك دعونا نعود إلى مفسد الحفلة ونسأل أنفسنا

Why did Einstein make this ridiculous statement,

لماذا أدلى آينشتاين بهذا البيان السخيف؟

that only before 30 you could actually be creative?

أنه قبل الثلاثين فقط يمكنك أن تكون مبدعًا؟

Well, because he looked around himself and he saw all these fabulous physicists

حسنًا، لأنه نظر من حوله ورأى كل هؤلاء الفيزيائيين الرائعين

that created quantum mechanics and modern physics,

الذين صنعوا ميكانيكا الكم والفيزياء الحديثة

and they were all in their 20s and early 30s when they did so.

وأوائل الثلاثينات عندما فعلوا ذلك

And it's not only him.

وليس هو فقط

It's not only observational bias,

إنه ليس فقط تحيز الملاحظة

because there's actually a whole field of genius research

لأنه في الواقع هناك مجال كامل من البحث العبقري

that has documented the fact that,

التي وثقت حقيقة أنه

if we look at the people we admire from the past

إذا نظرنا إلى الناس ونحن نعجب من الماضي

and then look at what age they made their biggest contribution,

وبعد ذلك أنظر إلى العمر الذي قدموا فيه أكبر مساهمة

whether that's music, whether that's science,

سواء كانت تلك موسيقى، سواء كانت علم

whether that's engineering,

أو كانت هندسة

most of them tend to do so in their 20s, 30s, early 40s at most.

معظمها تميل إلى القيام بذلك في 20ث، 30ث، 40ث على الأكثر

But there's a problem with this genius research.

لكن هناك مشكلة في هذا البحث العبقري

Well, first of all, it created the impression to us

حسنًا، أولًا وقبل كل شيء، أنها خلقت انطباعًا بالنسبة لنا

that creativity equals youth,

أن الإبداع يساوي الشباب

which is painful, right?

وهو أمر مؤلم أليس كذلك ؟

(Laughter)

(ضحك)

And it also has an observational bias,

ولديه أيضًا تحيز الملاحظة

because it only looks at geniuses and doesn't look at ordinary scientists

لأنه ينظر فقط إلى العباقرة ولا ينظر إلى العلماء العاديين

and doesn't look at all of us and ask,

ولا ينظر إلينا جميعًا ويسأل

is it really true that creativity vanishes as we age?

هل صحيح حقًا أن الإبداع يختفي مع تقدمنا في السن؟

So that's exactly what we tried to do,

هذا بالضبط ما حاولنا فعله

and this is important for that to actually have references.

وهذا هو المهم لذلك بأن يكون في الواقع مراجع

So let's look at an ordinary scientist like myself,

لذا دعونا ننظر إلى عالم عادي مثلي

and let's look at my career.

ودعنا ننظر إلى مهنتي

So what you see here is all the papers that I've published

إذًا ما ترونه هنا هو كل الصحف التي نشرتها

from my very first paper, in 1989; I was still in Romania when I did so,

من أول مقال لي في عام 1989، كنت لا أزال في رومانيا عندما فعلت ذلك

till kind of this year.

إلى حد ما هذا العام

And vertically, you see the impact of the paper,

ورأسيًا، ترى تأثير الورقة

that is, how many citations,

ذلك، كم عدد الاستشهادات

how many other papers have been written that cited that work.

وكم عدد الورقات الأخرى التي كتبت والتي استشهدت بذلك العمل

And when you look at that,

وعندما تنظر إلى ذلك

you see that my career has roughly three different stages.

ترى بأن مهنتي لها تقريبًا ثلاث مراحل مختلفة

I had the first 10 years where I had to work a lot

كان لدي السنوات ال10 الأولى حيث يجب أن أعمل كثيرًا

and I don't achieve much.

وأنا لا أنجز الكثير

No one seems to care about what I do, right?

لا يبدو أن أحدًا يهتم بما أفعله، صحيح ؟

There's hardly any impact.

هناك بالكاد أي تأثير

(Laughter)

(ضحك)

That time, I was doing material science,

ذلك الوقت، أنا كنت أعمل العلم المادي

and then I kind of discovered for myself networks

في ذلك الوقت، كنت أقوم بالعلوم المادية، ثم اكتشفت لنفسي شبكات

and then started publishing in networks.

ثم بدأت بالنشر في الشبكات

And that led from one high-impact paper to the other one.

وهذا أدى من ورقة عالية التأثير إلى الورقة الأخرى

And it really felt good. That was that stage of my career.

وكان شعور جيد حقا. تلك كانت تلك المرحلة من مهنتي

(Laughter)

(ضحك)

So the question is, what happens right now?

لذا السؤال هو، ماذا يحدث الآن ؟

And we don't know, because there hasn't been enough time passed yet

ونحن لا نعرف، لأنه لم يمر وقت كاف حتى الآن

to actually figure out how much impact those papers will get;

لمعرفة مدى تأثير تلك الأوراق

it takes time to acquire.

يستغرق وقتا للحصول عليها

Well, when you look at the data,

حسنًا، عندما تنظر إلى البيانات

it seems to be that Einstein, the genius research, is right,

يبدو أن آينشتاين، البحث العبقري، هو الصحيح

and I'm at that stage of my career.

وأنا في تلك المرحلة من مهنتي

(Laughter)

(ضحك)

So we said, OK, let's figure out how does this really happen,

لذلك قلنا، حسنًا، دعونا نعرف كيف يحدث هذا حقًا

first in science.

أولًا في العلم

And in order not to have the selection bias,

ومن أجل عدم وجود التحيز في الاختيار

to look only at geniuses,

أن ننظر فقط للعباقرة

we ended up reconstructing the career of every single scientist

انتهى بنا الأمر بإعادة بناء مهنة كل عالم واحد

from 1900 till today

من عام 1900 حتى اليوم

and finding for all scientists what was their personal best,

وإيجاد أفضل ما لديهم لكل العلماء

whether they got the Nobel Prize or they never did,

سواء حصلوا على جائزة نوبل أو لم يحصلوا عليها أبدًا

or no one knows what they did, even their personal best.

أو لا أحد يعرف ما فعلوه، حتى أفضل ما لديهم

And that's what you see in this slide.

وهذا ما تراه في هذه الشريحة

Each line is a career,

كل خط هو مهنة

and when you have a light blue dot on the top of that career,

وعندما يكون لديك نقطة زرقاء فاتحة على قمة تلك المهنة

it says that was their personal best.

يقول ذلك كان أفضل ما لديهم

And the question is,

والسؤال هو

when did they actually make their biggest discovery?

متى قاموا بأكبر اكتشاف لهم؟

To quantify that,

لتحديد ذلك

we look at what's the probability that you make your biggest discovery,

نحن ننظر إلى إحتمالية أن تقوم بأكبر اكتشاف لك

let's say, one, two, three or 10 years into your career?

دعنا نقول، سنة، إثنان، ثلاثة أو 10 في حياتك المهنية؟

We're not looking at real age.

نحن لا ننظر إلى العمر الحقيقي

We're looking at what we call "academic age."

نحن ننظر إلى ما نسميه " العصر الأكاديمي."

Your academic age starts when you publish your first papers.

عمرك الأكاديمي يبدأ عندما تنشر أوراقك الأولى

I know some of you are still babies.

أعرف أن بعضكم ما زال رضيعًا

(Laughter)

(ضحك)

So let's look at the probability

لذا دعنا ننظر إلى الإحتمالات

that you publish your highest-impact paper.

بأنك تنشر صحيفتك ذات التأثير الأعلى

And what you see is, indeed, the genius research is right.

وما تراه هو، في الواقع، البحث العبقري هو الصحيح

Most scientists tend to publish their highest-impact paper

معظم العلماء يميلون إلى نشر أبرع بحث لهم

in the first 10, 15 years in their career,

في السنوات العشر أو الخمس عشرة الأولى من حياتهم المهنية

and it tanks after that.

وهي تتراكم بعد ذلك

It tanks so fast that I'm about -- I'm exactly 30 years into my career,

إنها سريعة جدًا لدرجة أنني على وشك ... أنا بالضبط 30 عامًا في حياتي المهنية

and the chance that I will publish a paper that would have a higher impact

و الفرصة التي سوف أنشر ورقة التي سيكون لها تأثير أكبر

than anything that I did before

من أي شيء فعلته من قبل

is less than one percent.

قبل أقل من واحد في المئة

I am in that stage of my career, according to this data.

أنا في تلك المرحلة من حياتي المهنية، وفقًا لهذه البيانات

But there's a problem with that.

لكن هناك مشكلة في ذلك

We're not doing controls properly.

نحن لا نقوم بالتحكم بشكل صحيح

So the control would be,

لذا التحكم سيكون

what would a scientist look like who makes random contribution to science?

كيف سيبدو العالم الذي يقدم مساهمة عشوائية في العلم؟

Or what is the productivity of the scientist?

أو ما هي إنتاجية العالم؟

When do they write papers?

متى يكتبون الصحف؟

So we measured the productivity,

لذا قمنا بقياس الإنتاجية

and amazingly, the productivity,

وبشكل مدهش، الإنتاجية

your likelihood of writing a paper in year one, 10 or 20 in your career,

إحتمالية كتابتك ورقة في السنة الأولى، ال10، أو ال20 في مهنتك

is indistinguishable from the likelihood of having the impact

لا يمكن تمييزها عن احتمال حدوث التأثير

in that part of your career.

في هذا الجزء من حياتك المهنية

And to make a long story short,

ولاختصار القصة الطويلة

after lots of statistical tests, there's only one explanation for that,

بعد الكثير من الاختبارات الإحصائية هناك تفسير واحد فقط لذلك

that really, the way we scientists work

هو حقًا، الطريقة التي نعمل بها نحن العلماء

is that every single paper we write, every project we do,

هي أن كل ورقة نكتبها، كل مشروع نقوم به

has exactly the same chance of being our personal best.

لديه بالضبط نفس فرصة أن يجعلنا نكون أفضل شخص لدينا

That is, discovery is like a lottery ticket.

ذلك، إكتشاف مثل تذكرة يانصيب

And the more lottery tickets we buy,

وكلما اشترينا المزيد من تذاكر اليانصيب

the higher our chances.

كلما زادت فرصنا

And it happens to be so

ويصادف أن يكون كذلك

that most scientists buy most of their lottery tickets

أن معظم العلماء يشترون معظم تذاكر اليانصيب

in the first 10, 15 years of their career,

في السنوات ال10 أو ال15 الأولى من حياتهم المهنية

and after that, their productivity decreases.

وبعد ذلك، تنخفض إنتاجيتهم

They're not buying any more lottery tickets.

لن يشتروا المزيد من تذاكر اليانصيب

So it looks as if they would not be creative.

لذا يبدو أنهم لن يكونوا مبدعين

In reality, they stopped trying.

في الواقع، توقفوا عن المحاولة

So when we actually put the data together, the conclusion is very simple:

لذا عندما نضع البيانات معًا، فإن الاستنتاج بسيط جدًا

success can come at any time.

النجاح يمكن أن يأتي في أي وقت

It could be your very first or very last paper of your career.

قد تكون أول أو آخر ورقة لك في حياتك المهنية

It's totally random in the space of the projects.

انها عشوائية تمامًا في مساحة المشاريع

It is the productivity that changes.

الإنتاجية هي التي تتغير

Let me illustrate that.

اسمحوا لي أن أوضح ذلك

Here is Frank Wilczek, who got the Nobel Prize in Physics

هنا فرانك ويلزيك، الذي حصل على جائزة نوبل في الفيزياء

for the very first paper he ever wrote in his career as a graduate student.

لأول ورقة كتبها في حياته المهنية كطالب دراسات عليا

(Laughter)

(ضحك)

More interesting is John Fenn,

الأكثر إثارة هو (جون فين)

who, at age 70, was forcefully retired by Yale University.

الذي، في سن ال70، تقاعد بالقوة من قبل جامعة ييل

They shut his lab down,

لقد أغلقوا مختبره

and at that moment, he moved to Virginia Commonwealth University,

وفي تلك اللحظة، انتقل إلى جامعة (فيرجينيا كومنولث)

opened another lab,

وافتتح معملًا آخر

and it is there, at age 72, that he published a paper

وهناك، في سن 72، نشر ورقة

for which, 15 years later, he got the Nobel Prize for Chemistry.

بعد 15 عامًا، حصل على جائزة نوبل في الكيمياء

And you think, OK, well, science is special,

وأنت تعتقد، حسنًا، حسنًا، العلم خاص

but what about other areas where we need to be creative?

لكن ماذا عن المجالات الأخرى حيث نحتاج أن نكون مبدعين؟

So let me take another typical example: entrepreneurship.

لذا دعوني آخذ مثالًا نموذجيًا آخر: تنظيم المشاريع

Silicon Valley,

وادي السيليكون

the land of the youth, right?

أرض الشباب، أليس كذلك ؟

And indeed, when you look at it,

وفي الحقيقة، عندما تنظر إليه

you realize that the biggest awards, the TechCrunch Awards and other awards,

تدرك بأن الجوائز الكبرى، جوائز techcrunch والجوائز الأخرى

are all going to people

كلها تذهب إلى الناس

whose average age is late 20s, very early 30s.

الذين متوسط أعمارهم هو أواخر العشرينات، في أوائل الثلاثينات

You look at who the VCs give the money to, some of the biggest VC firms --

أنت تنظر إلى من يعطي الـ(في سي) المال لبعض أكبر شركات (في سي)

all people in their early 30s.

كل الناس في أوائل الثلاثينات

Which, of course, we know;

الذي، بالطبع، نعرف

there is this ethos in Silicon Valley that youth equals success.

هناك هذه الروح في وادي السيليكون أن الشباب يساوي النجاح

Not when you look at the data,

ليس عندما تنظر إلى البيانات

because it's not only about forming a company --

لأنه ليس فقط حول تكوين شركة

forming a company is like productivity, trying, trying, trying --

تأسيس شركة مثل الإنتاجية تحاول تحاول تحاول --

when you look at which of these individuals actually put out

عندما تنظر إلى أي من هؤلاء الأفراد في الواقع وضعت

a successful company, a successful exit.

شركة ناجحة ، خروج ناجح

And recently, some of our colleagues looked at exactly that question.

ومؤخرًا، نظر بعض زملائنا في هذا السؤال بالضبط

And it turns out that yes, those in the 20s and 30s

واتضح أن نعم، أولئك في العشرينات والثلاثينات

put out a huge number of companies, form lots of companies,

وضعوا عددًا كبيرًا من الشركات، يشكلون الكثير من الشركات

but most of them go bust.

ولكن معظمهم يذهب تمثال نصفي

And when you look at the successful exits, what you see in this particular plot,

وعندما تنظر إلى المخارج الناجحة، ما تراه في هذه المؤامرة بالذات

the older you are, the more likely that you will actually hit the stock market

كلما تقدمتم في السن، كلما زادت احتمالات دخولكم سوق الأسهم المالية

or the sell the company successfully.

أو بيع الشركة بنجاح

This is so strong, actually, that if you are in the 50s,

هذا قوي جدًا، في الواقع، إذا كنت في الخمسينات

you are twice as likely to actually have a successful exit

فأنت ضعف احتمالية أن يكون لديك مخرج ناجح

than if you are in your 30s.

مما إذا كنت في الثلاثينات من عمرك

(Applause)

(تصفيق)

So in the end, what is it that we see, actually?

إذًا في النهاية، ما الذي نراه، في الواقع ؟

What we see is that creativity has no age.

ما نراه هو أن الإبداع ليس له عمر

Productivity does, right?

الإنتاجية تفعل، أليس كذلك ؟

Which is telling me that at the end of the day,

الذي يخبرني ذلك في نهاية اليوم

if you keep trying --

إذا تستمر بالمحاولة

(Laughter)

(ضحك)

you could still succeed and succeed over and over.

مازال بإمكانك النجاح والنجاح مرارًا وتكرارًا

So my conclusion is very simple:

لذا إستنتاجي بسيط جدًا

I am off the stage, back in my lab.

أنا خارج المسرح ، خلف مختبري

Thank you.

شكرًا لك

(Applause)

(تصفيق)