Geoffrey West: The surprising math of cities and corporations

170,954 views ・ 2011-07-26

TED


Моля, кликнете два пъти върху английските субтитри по-долу, за да пуснете видеото.

Translator: Anton Hikov Reviewer: Darina Stoyanova
00:16
Cities are the crucible of civilization.
0
16260
3000
Градовете са опората на цивилизацията.
00:19
They have been expanding,
1
19260
2000
Те са разширяват,
00:21
urbanization has been expanding,
2
21260
2000
урбанизацията се увеличава
00:23
at an exponential rate in the last 200 years
3
23260
2000
в експоненциален мащаб през последните 200 години,
00:25
so that by the second part of this century,
4
25260
3000
така че до средата на този век
00:28
the planet will be completely dominated
5
28260
2000
планетата ще бъде напълно доминирана
00:30
by cities.
6
30260
3000
от градовете.
00:33
Cities are the origins of global warming,
7
33260
3000
Градовете са първоизточника на глобалното затопляне,
00:36
impact on the environment,
8
36260
2000
оказват въздействие върху околната среда,
00:38
health, pollution, disease,
9
38260
3000
здравето, замърсяването, болестите,
00:41
finance,
10
41260
2000
финансите,
00:43
economies, energy --
11
43260
3000
икономиките, енергията --
00:46
they're all problems
12
46260
2000
всичко това са проблеми,
00:48
that are confronted by having cities.
13
48260
2000
пред които сме изправени, когато имаме градове.
00:50
That's where all these problems come from.
14
50260
2000
Това е мястото, откъдето идват всички тези проблеми.
00:52
And the tsunami of problems that we feel we're facing
15
52260
3000
И цунамито от проблеми, пред които чувстваме, че сме изправени,
00:55
in terms of sustainability questions
16
55260
2000
по отношение на въпроси за устойчивостта,
00:57
are actually a reflection
17
57260
2000
всъщност са отражение
00:59
of the exponential increase
18
59260
2000
на експоненциалното увеличение
01:01
in urbanization across the planet.
19
61260
3000
на урбанизацията по цялата планета.
01:04
Here's some numbers.
20
64260
2000
Ето някои числа.
01:06
Two hundred years ago, the United States
21
66260
2000
Преди 200 години, Съединените Щати
01:08
was less than a few percent urbanized.
22
68260
2000
бяха по-малко от няколко процента урбанизирани.
01:10
It's now more than 82 percent.
23
70260
2000
Сега са повече от 82 процента.
01:12
The planet has crossed the halfway mark a few years ago.
24
72260
3000
Планетата прекоси границата на половината преди няколко години.
01:15
China's building 300 new cities
25
75260
2000
Китай строи 300 нови градове
01:17
in the next 20 years.
26
77260
2000
през следващите 20 години.
01:19
Now listen to this:
27
79260
2000
Сега чуйте това:
01:21
Every week for the foreseeable future,
28
81260
3000
Всяка седмица в обозримото бъдеще,
01:24
until 2050,
29
84260
2000
до 2050 година,
01:26
every week more than a million people
30
86260
2000
всяка седмица повече от един милион души
01:28
are being added to our cities.
31
88260
2000
ще бъдат добавени към нашите градове.
01:30
This is going to affect everything.
32
90260
2000
Това ще се отрази на всичко.
01:32
Everybody in this room, if you stay alive,
33
92260
2000
Всеки в тази зала, ако остане жив,
01:34
is going to be affected
34
94260
2000
ще бъде засегнат
01:36
by what's happening in cities
35
96260
2000
от това, което се случва в градовете,
01:38
in this extraordinary phenomenon.
36
98260
2000
от този изключителен феномен.
01:40
However, cities,
37
100260
3000
Обаче, градовете,
01:43
despite having this negative aspect to them,
38
103260
3000
въпреки че имат този негативен аспект в тях,
01:46
are also the solution.
39
106260
2000
са също и решението.
01:48
Because cities are the vacuum cleaners and the magnets
40
108260
4000
Тъй като градовете са прахосмукачките и магнитите,
01:52
that have sucked up creative people,
41
112260
2000
които са засмукали креативните хора,
01:54
creating ideas, innovation,
42
114260
2000
създаващи идеи, иновации,
01:56
wealth and so on.
43
116260
2000
богатство и така нататък.
01:58
So we have this kind of dual nature.
44
118260
2000
Така че имаме този вид двойна природа.
02:00
And so there's an urgent need
45
120260
3000
И така, има спешна нужда
02:03
for a scientific theory of cities.
46
123260
4000
от научна теория за градовете.
02:07
Now these are my comrades in arms.
47
127260
3000
А това са моите другари по оръжие.
02:10
This work has been done with an extraordinary group of people,
48
130260
2000
Тази работа беше направена с изключителна група от хора,
02:12
and they've done all the work,
49
132260
2000
и те свършиха цялата работа,
02:14
and I'm the great bullshitter
50
134260
2000
а аз съм големия празнословец,
02:16
that tries to bring it all together.
51
136260
2000
който се опитва да обедини всичко заедно.
02:18
(Laughter)
52
138260
2000
(Смях)
02:20
So here's the problem: This is what we all want.
53
140260
2000
Така че тук е проблемът: Това е, което всички ние искаме.
02:22
The 10 billion people on the planet in 2050
54
142260
3000
10-те милиарда хора на планетата през 2050 година,
02:25
want to live in places like this,
55
145260
2000
ще искат да живеят на места като това,
02:27
having things like this,
56
147260
2000
да имат неща като тези,
02:29
doing things like this,
57
149260
2000
да правят неща като тези,
02:31
with economies that are growing like this,
58
151260
3000
с икономики, които растат по този начин,
02:34
not realizing that entropy
59
154260
2000
без да осъзнават, че ентропията
02:36
produces things like this,
60
156260
2000
произвежда неща като това,
02:38
this, this
61
158260
4000
това, това
02:42
and this.
62
162260
2000
и това.
02:44
And the question is:
63
164260
2000
И въпросът е:
02:46
Is that what Edinburgh and London and New York
64
166260
2000
Това ли е начинът, по който Единбург и Лондон и Ню Йорк
02:48
are going to look like in 2050,
65
168260
2000
ще изглеждат през 2050 година,
02:50
or is it going to be this?
66
170260
2000
или ще бъде това?
02:52
That's the question.
67
172260
2000
Това е въпросът.
02:54
I must say, many of the indicators
68
174260
2000
Трябва да кажа, че много от показателите
02:56
look like this is what it's going to look like,
69
176260
3000
показват, че това ще бъде начина, по който ще изглеждат,
02:59
but let's talk about it.
70
179260
3000
но нека да поговорим за това.
03:02
So my provocative statement
71
182260
3000
Моето провокативно изявление
03:05
is that we desperately need a serious scientific theory of cities.
72
185260
3000
е, че ние отчаяно се нуждаем от сериозна научна теория за градовете.
03:08
And scientific theory means quantifiable --
73
188260
3000
И научна теория означава количествено измерима --
03:11
relying on underlying generic principles
74
191260
3000
разчитаща на основни генерални принципи,
03:14
that can be made into a predictive framework.
75
194260
2000
които могат да бъдат представени в един предсказуем модел.
03:16
That's the quest.
76
196260
2000
Това е начинанието.
03:18
Is that conceivable?
77
198260
2000
Дали това е постижимо?
03:20
Are there universal laws?
78
200260
2000
Има ли универсални закони?
03:22
So here's two questions
79
202260
2000
Ето два въпроса,
03:24
that I have in my head when I think about this problem.
80
204260
2000
които ми се въртят из главата, когато си мисля за този проблем.
03:26
The first is:
81
206260
2000
Първият е:
03:28
Are cities part of biology?
82
208260
2000
Дали градове са част от биологията?
03:30
Is London a great big whale?
83
210260
2000
Дали Лондон е огромен голям кит?
03:32
Is Edinburgh a horse?
84
212260
2000
Дали Единбург е кон?
03:34
Is Microsoft a great big anthill?
85
214260
2000
Дали Майкрософт е огромен мравуняк?
03:36
What do we learn from that?
86
216260
2000
Какво можем да научим от това?
03:38
We use them metaphorically --
87
218260
2000
Ние ги използваме метафорично -
03:40
the DNA of a company, the metabolism of a city, and so on --
88
220260
2000
ДНК-то на компанията, метаболизма на града, и така нататък --
03:42
is that just bullshit, metaphorical bullshit,
89
222260
3000
дали това са празни приказки, метафорични брътвежи,
03:45
or is there serious substance to it?
90
225260
3000
или има някаква сериозна субстанция?
03:48
And if that is the case,
91
228260
2000
И ако случаят е такъв,
03:50
how come that it's very hard to kill a city?
92
230260
2000
защо е много трудно да се убие един град?
03:52
You could drop an atom bomb on a city,
93
232260
2000
Може да пуснете атомна бомба върху град,
03:54
and 30 years later it's surviving.
94
234260
2000
и 30 години по-късно той да оцелее.
03:56
Very few cities fail.
95
236260
3000
Много малко градове се провалят.
03:59
All companies die, all companies.
96
239260
3000
Всички компании умират, всички компании.
04:02
And if you have a serious theory, you should be able to predict
97
242260
2000
И ако имате сериозна теория, би трябвало да може да предскажете
04:04
when Google is going to go bust.
98
244260
3000
кога Гугъл ще фалират.
04:07
So is that just another version
99
247260
3000
Така, дали това е просто друга версия
04:10
of this?
100
250260
2000
на това?
04:12
Well we understand this very well.
101
252260
2000
Ами, ние разбираме това много добре.
04:14
That is, you ask any generic question about this --
102
254260
2000
С други думи, може да задавате различни общи въпрос за това --
04:16
how many trees of a given size,
103
256260
2000
колко дървета с определен размер,
04:18
how many branches of a given size does a tree have,
104
258260
2000
колко клонове с даден размер има дърво,
04:20
how many leaves,
105
260260
2000
колко листа,
04:22
what is the energy flowing through each branch,
106
262260
2000
каква е енергията, преминаваща през всеки клон,
04:24
what is the size of the canopy,
107
264260
2000
какъв е размера на навеса,
04:26
what is its growth, what is its mortality?
108
266260
2000
какъв е растежа, каква е неговата смъртност?
04:28
We have a mathematical framework
109
268260
2000
Имаме математически модел,
04:30
based on generic universal principles
110
270260
3000
базиран на обширни универсални принципи,
04:33
that can answer those questions.
111
273260
2000
които могат да отговорят на тези въпроси.
04:35
And the idea is can we do the same for this?
112
275260
4000
И идеята е, дали можем да направим същото за това?
04:40
So the route in is recognizing
113
280260
3000
Пътят минава през разпознаването,
04:43
one of the most extraordinary things about life,
114
283260
2000
че едно от най-необикновените неща за живота е,
04:45
is that it is scalable,
115
285260
2000
че той е мащабируем,
04:47
it works over an extraordinary range.
116
287260
2000
че работи в невероятни диапазони.
04:49
This is just a tiny range actually:
117
289260
2000
Това всъщност е само един малък набор;
04:51
It's us mammals;
118
291260
2000
ние бозайниците,
04:53
we're one of these.
119
293260
2000
ние сме едни от тях.
04:55
The same principles, the same dynamics,
120
295260
2000
Същите принципи, същата динамика,
04:57
the same organization is at work
121
297260
2000
същата организация работи
04:59
in all of these, including us,
122
299260
2000
във всички от тях, включително и при нас,
05:01
and it can scale over a range of 100 million in size.
123
301260
3000
и може да се мащабира в диапазона от 100 милиона по размер.
05:04
And that is one of the main reasons
124
304260
3000
И това е една от основните причини,
05:07
life is so resilient and robust --
125
307260
2000
защо животът е толкова гъвкав и енергичен --
05:09
scalability.
126
309260
2000
мащабируемост.
05:11
We're going to discuss that in a moment more.
127
311260
3000
След момент ще обсъдим това по-подробно.
05:14
But you know, at a local level,
128
314260
2000
Но знаете ли, на местно ниво,
05:16
you scale; everybody in this room is scaled.
129
316260
2000
мащабираме, всички в тази зала са мащабирани.
05:18
That's called growth.
130
318260
2000
Това се нарича растеж.
05:20
Here's how you grew.
131
320260
2000
Ето как вие растете.
05:22
Rat, that's a rat -- could have been you.
132
322260
2000
Плъх, това е плъх -- но може и да сте вие.
05:24
We're all pretty much the same.
133
324260
3000
Всички ние сме много подобни.
05:27
And you see, you're very familiar with this.
134
327260
2000
И виждате ли, вие сте много добре запознати с това.
05:29
You grow very quickly and then you stop.
135
329260
2000
Вие растете много бързо и след това спирате.
05:31
And that line there
136
331260
2000
И тази линия там
05:33
is a prediction from the same theory,
137
333260
2000
е предсказание от същата теория,
05:35
based on the same principles,
138
335260
2000
базирана на същите принципи,
05:37
that describes that forest.
139
337260
2000
които описват гората.
05:39
And here it is for the growth of a rat,
140
339260
2000
А това е за растежа на плъх.
05:41
and those points on there are data points.
141
341260
2000
И тези точки там са точки от данни.
05:43
This is just the weight versus the age.
142
343260
2000
Това е просто теглото в сравнение с възрастта.
05:45
And you see, it stops growing.
143
345260
2000
И виждате, че спира да расте.
05:47
Very, very good for biology --
144
347260
2000
Много, много добре за биологията --
05:49
also one of the reasons for its great resilience.
145
349260
2000
също една от причините за нейната голяма устойчивост.
05:51
Very, very bad
146
351260
2000
Много, много лошо
05:53
for economies and companies and cities
147
353260
2000
за икономиките, и компаниите, и градовете,
05:55
in our present paradigm.
148
355260
2000
в нашия настоящ модел.
05:57
This is what we believe.
149
357260
2000
Това е, което вярваме.
05:59
This is what our whole economy
150
359260
2000
Това е, което цялата икономика
06:01
is thrusting upon us,
151
361260
2000
ни стоварва върху нас,
06:03
particularly illustrated in that left-hand corner:
152
363260
3000
особено илюстрирано в левия ъгъл:
06:06
hockey sticks.
153
366260
2000
хокейния стик.
06:08
This is a bunch of software companies --
154
368260
2000
Това са няколко софтуерни компании --
06:10
and what it is is their revenue versus their age --
155
370260
2000
и това са техните приходи, в сравнение с тяхната възраст --
06:12
all zooming away,
156
372260
2000
всички нарастващи,
06:14
and everybody making millions and billions of dollars.
157
374260
2000
и всички печелят милиони и милиарди долари.
06:16
Okay, so how do we understand this?
158
376260
3000
Добре, как да разбираме това?
06:19
So let's first talk about biology.
159
379260
3000
И така, нека първо поговорим за биологията.
06:22
This is explicitly showing you
160
382260
2000
Това изрично ви показва
06:24
how things scale,
161
384260
2000
как нещата се мащабират.
06:26
and this is a truly remarkable graph.
162
386260
2000
И това е една наистина забележителна графика.
06:28
What is plotted here is metabolic rate --
163
388260
3000
Тук е изобразено нивото на метаболизма --
06:31
how much energy you need per day to stay alive --
164
391260
3000
колко енергия ви трябва на ден за да останете живи --
06:34
versus your weight, your mass,
165
394260
2000
в сравнение с теглото, вашата маса,
06:36
for all of us bunch of organisms.
166
396260
3000
за всички нас, куп организми.
06:39
And it's plotted in this funny way by going up by factors of 10,
167
399260
3000
И е изобразено по този странен начин, като се използват степени на 10,
06:42
otherwise you couldn't get everything on the graph.
168
402260
2000
иначе не бихте могли да изобразите всичко на графиката.
06:44
And what you see if you plot it
169
404260
2000
И това, което можете да забележите,
06:46
in this slightly curious way
170
406260
2000
ако изобразите данните по този малко любопитен начин
06:48
is that everybody lies on the same line.
171
408260
3000
е, че всички лежат на една и съща линия.
06:51
Despite the fact that this is the most complex and diverse system
172
411260
3000
Въпреки факта, че това е най-сложната и разнообразна система
06:54
in the universe,
173
414260
3000
във Вселената,
06:57
there's an extraordinary simplicity
174
417260
2000
има невероятна простота,
06:59
being expressed by this.
175
419260
2000
чрез изобразяването на това.
07:01
It's particularly astonishing
176
421260
3000
Това е особено удивително,
07:04
because each one of these organisms,
177
424260
2000
понеже всеки един от тези организми,
07:06
each subsystem, each cell type, each gene,
178
426260
2000
всяка подсистема, всеки клетъчен тип, всеки ген,
07:08
has evolved in its own unique environmental niche
179
428260
4000
са се развили в своя уникална ниша на околната среда
07:12
with its own unique history.
180
432260
3000
със своя собствена уникална история.
07:15
And yet, despite all of that Darwinian evolution
181
435260
3000
И все пак, въпреки цялата тази дарвинова еволюция
07:18
and natural selection,
182
438260
2000
и естествен подбор,
07:20
they've been constrained to lie on a line.
183
440260
2000
те са ограничени да лежат на една линия.
07:22
Something else is going on.
184
442260
2000
Нещо друго се случва.
07:24
Before I talk about that,
185
444260
2000
Преди да говоря за това,
07:26
I've written down at the bottom there
186
446260
2000
аз съм написал долу, в дъното там,
07:28
the slope of this curve, this straight line.
187
448260
2000
наклона на кривата, на тази права линия.
07:30
It's three-quarters, roughly,
188
450260
2000
Той е три-четвърти, приблизително,
07:32
which is less than one -- and we call that sublinear.
189
452260
3000
което е по-малко от единица -- и ние наричаме това сублинейност (изпъкналост).
07:35
And here's the point of that.
190
455260
2000
И ето го обяснението на това.
07:37
It says that, if it were linear,
191
457260
3000
Това означава, че ако тя е линейна,
07:40
the steepest slope,
192
460260
2000
с по-стръмен наклон,
07:42
then doubling the size
193
462260
2000
при удвояване на размера
07:44
you would require double the amount of energy.
194
464260
2000
ще ви е необходимо двойно количество енергия.
07:46
But it's sublinear, and what that translates into
195
466260
3000
Но тя е сублинейна и това оначава,
07:49
is that, if you double the size of the organism,
196
469260
2000
че ако увеличите двукратно размера на организма,
07:51
you actually only need 75 percent more energy.
197
471260
3000
всъщност ще имате нужда само от 75% повече енергия.
07:54
So a wonderful thing about all of biology
198
474260
2000
Прекрасно нещо за цялата биология е,
07:56
is that it expresses an extraordinary economy of scale.
199
476260
3000
че тя изразява извънредни икономии от мащаба.
07:59
The bigger you are systematically,
200
479260
2000
Колкото по-големи сте систематично,
08:01
according to very well-defined rules,
201
481260
2000
според много добре дефинирани правила,
08:03
less energy per capita.
202
483260
3000
толкова по-малко енергия на глава.
08:06
Now any physiological variable you can think of,
203
486260
3000
Всяка физиологична променлива, за която можете да се сетите,
08:09
any life history event you can think of,
204
489260
2000
всяко житейско събитие, за което можете да се сетите,
08:11
if you plot it this way, looks like this.
205
491260
3000
ако го изобразите по този начин, изглежда така.
08:14
There is an extraordinary regularity.
206
494260
2000
Има изключителна регулярност.
08:16
So you tell me the size of a mammal,
207
496260
2000
Така че ако ми кажете размера на бозайник,
08:18
I can tell you at the 90 percent level everything about it
208
498260
3000
аз мога да ви кажа с 90% вероятност всичко за него
08:21
in terms of its physiology, life history, etc.
209
501260
4000
по отношение на неговата физиология, житейска история и др.
08:25
And the reason for this is because of networks.
210
505260
3000
И причината за това е поради мрежи.
08:28
All of life is controlled by networks --
211
508260
3000
Целият живот е контролиран от мрежи --
08:31
from the intracellular through the multicellular
212
511260
2000
от вътреклетъчно до многоклетъчно,
08:33
through the ecosystem level.
213
513260
2000
до екосистемно ниво.
08:35
And you're very familiar with these networks.
214
515260
3000
И вие сте много добре запознати с тези мрежи.
08:39
That's a little thing that lives inside an elephant.
215
519260
3000
Това е малко нещо, което живее вътре в слона.
08:42
And here's the summary of what I'm saying.
216
522260
3000
И тук е обобщение на това, което казвам.
08:45
If you take those networks,
217
525260
2000
Ако вземете тези мрежи,
08:47
this idea of networks,
218
527260
2000
тази идея за мрежите,
08:49
and you apply universal principles,
219
529260
2000
и приложите универсални принципи,
08:51
mathematizable, universal principles,
220
531260
2000
математически, универсални принципи,
08:53
all of these scalings
221
533260
2000
всички тези мащабирания
08:55
and all of these constraints follow,
222
535260
3000
и всички тези ограничения ще следват,
08:58
including the description of the forest,
223
538260
2000
включително описанието на гората,
09:00
the description of your circulatory system,
224
540260
2000
описанието на вашата клетъчна система,
09:02
the description within cells.
225
542260
2000
описанието на клетките.
09:04
One of the things I did not stress in that introduction
226
544260
3000
Едно от нещата, които не подчертах във въведението
09:07
was that, systematically, the pace of life
227
547260
3000
беше, че систематично, темпото на живота
09:10
decreases as you get bigger.
228
550260
2000
намалява, докато ставате по-големи.
09:12
Heart rates are slower; you live longer;
229
552260
3000
Ударите на сърцето стават по-бавни, живеете по-дълго;
09:15
diffusion of oxygen and resources
230
555260
2000
разпространението на кислород и ресурси
09:17
across membranes is slower, etc.
231
557260
2000
сред мембраните се забавя и др.
09:19
The question is: Is any of this true
232
559260
2000
Въпросът е: Дали нещо от това е вярно
09:21
for cities and companies?
233
561260
3000
за градовете и за компаниите?
09:24
So is London a scaled up Birmingham,
234
564260
3000
Дали Лондон е уголемена версия на Бирмингам,
09:27
which is a scaled up Brighton, etc., etc.?
235
567260
3000
който е уголемена версия на Брайтън и т.н., и т.н.?
09:30
Is New York a scaled up San Francisco,
236
570260
2000
Дали Ню Йорк е уголемена версия на Сан Франциско,
09:32
which is a scaled up Santa Fe?
237
572260
2000
който е уголемена версия на Санта Фе?
09:34
Don't know. We will discuss that.
238
574260
2000
Не знам. Ще обсъдим това.
09:36
But they are networks,
239
576260
2000
Но има мрежи.
09:38
and the most important network of cities
240
578260
2000
И най-важната мрежа от градовете
09:40
is you.
241
580260
2000
сте вие.
09:42
Cities are just a physical manifestation
242
582260
3000
Градовете са само физическо проявление
09:45
of your interactions,
243
585260
2000
на вашите взаимодействия,
09:47
our interactions,
244
587260
2000
нашите взаимодействия,
09:49
and the clustering and grouping of individuals.
245
589260
2000
и събирането и групирането на хора.
09:51
Here's just a symbolic picture of that.
246
591260
3000
Тук е опростена символична картина на това.
09:54
And here's scaling of cities.
247
594260
2000
И тук има мащабиране на градовете.
09:56
This shows that in this very simple example,
248
596260
3000
Това показва, че в този много прост пример,
09:59
which happens to be a mundane example
249
599260
2000
който се оказва един обикновен пример
10:01
of number of petrol stations
250
601260
2000
за броя на бензиностанциите,
10:03
as a function of size --
251
603260
2000
като функция на размера --
10:05
plotted in the same way as the biology --
252
605260
2000
изобразени по същия начин, както при биологията --
10:07
you see exactly the same kind of thing.
253
607260
2000
можете да видите точно същото нещо.
10:09
There is a scaling.
254
609260
2000
Има мащабиране.
10:11
That is that the number of petrol stations in the city
255
611260
4000
И то е, че броят на бензиностанциите в града
10:15
is now given to you
256
615260
2000
сега ви става известен,
10:17
when you tell me its size.
257
617260
2000
когато ми кажете размера му.
10:19
The slope of that is less than linear.
258
619260
3000
Наклонът на тази крива е по-малък от линеен.
10:22
There is an economy of scale.
259
622260
2000
Налице са икономии от мащаба.
10:24
Less petrol stations per capita the bigger you are -- not surprising.
260
624260
3000
По-малко бензиностанции на глава от населението, колкото по-големи сте -- не е изненадващо.
10:27
But here's what's surprising.
261
627260
2000
Но ето какво е изненадващо.
10:29
It scales in the same way everywhere.
262
629260
2000
Мащабира се по един и същи начин навсякъде.
10:31
This is just European countries,
263
631260
2000
Това е само за европейските страни,
10:33
but you do it in Japan or China or Colombia,
264
633260
3000
но можете да го направите в Япония, Китай или Колумбия,
10:36
always the same
265
636260
2000
навсякъде е същото,
10:38
with the same kind of economy of scale
266
638260
2000
със същия вид на икономии от мащаба,
10:40
to the same degree.
267
640260
2000
в същата степен.
10:42
And any infrastructure you look at --
268
642260
3000
И всяка инфраструктура която разгледате --
10:45
whether it's the length of roads, length of electrical lines --
269
645260
3000
дали това е дължината на пътищата, дължината на електропроводите --
10:48
anything you look at
270
648260
2000
всичко, което погледнете
10:50
has the same economy of scale scaling in the same way.
271
650260
3000
има същото разпределение на икономиите от мащаба, по същия начин.
10:53
It's an integrated system
272
653260
2000
Това е интегрирана система,
10:55
that has evolved despite all the planning and so on.
273
655260
3000
която се е развила въпреки цялото планиране и така нататък.
10:58
But even more surprising
274
658260
2000
Но още по-изненадващо е,
11:00
is if you look at socio-economic quantities,
275
660260
2000
ако се вгледате в социално-икономически показатели,
11:02
quantities that have no analog in biology,
276
662260
3000
показатели, които нямат аналог в областта на биологията,
11:05
that have evolved when we started forming communities
277
665260
3000
които са се развили, когато сме започнали да формираме общности,
11:08
eight to 10,000 years ago.
278
668260
2000
преди 8000 до 10 000 години.
11:10
The top one is wages as a function of size
279
670260
2000
Най-отгоре е работната заплата като функция на размера,
11:12
plotted in the same way.
280
672260
2000
изобразени по същия начин.
11:14
And the bottom one is you lot --
281
674260
2000
А на дъното сте вие хора --
11:16
super-creatives plotted in the same way.
282
676260
3000
супер-креативни, изобразени по същия начин.
11:19
And what you see
283
679260
2000
И това, което виждате
11:21
is a scaling phenomenon.
284
681260
2000
е едно мащабно явление.
11:23
But most important in this,
285
683260
2000
Но най-важното в това,
11:25
the exponent, the analog to that three-quarters
286
685260
2000
степенния показател, аналога на три-четвърти
11:27
for the metabolic rate,
287
687260
2000
за нивата на метаболизма,
11:29
is bigger than one -- it's about 1.15 to 1.2.
288
689260
2000
е по-голям от едно -- той е около 1,15 до 1,2.
11:31
Here it is,
289
691260
2000
Ето това е,
11:33
which says that the bigger you are
290
693260
3000
което казва, че колкото сте по-големи,
11:36
the more you have per capita, unlike biology --
291
696260
3000
толкова повече имате на глава от населението, за разлика от биологията --
11:39
higher wages, more super-creative people per capita as you get bigger,
292
699260
4000
по-високи заплати, повече супер-творчески хора на глава от населението, докато ставате по-големи,
11:43
more patents per capita, more crime per capita.
293
703260
3000
повече патенти на глава от населението, повече престъпления на глава от населението.
11:46
And we've looked at everything:
294
706260
2000
И ние наблюдавахме всичко:
11:48
more AIDS cases, flu, etc.
295
708260
3000
случаи на СПИН, грип и др.
11:51
And here, they're all plotted together.
296
711260
2000
И тук, те всички са изобразени заедно.
11:53
Just to show you what we plotted,
297
713260
2000
Само да ви покажа какво сме изобразили,
11:55
here is income, GDP --
298
715260
3000
тук е дохода, БВП --
11:58
GDP of the city --
299
718260
2000
БВП на града --
12:00
crime and patents all on one graph.
300
720260
2000
престъпността и патентите всичко върху една графика.
12:02
And you can see, they all follow the same line.
301
722260
2000
И можете да видите, те всички следват една и съща линия.
12:04
And here's the statement.
302
724260
2000
И ето го твърдението.
12:06
If you double the size of a city from 100,000 to 200,000,
303
726260
3000
Ако удвоите размера на един град от 100 000 на 200 000,
12:09
from a million to two million, 10 to 20 million,
304
729260
2000
от един милион на два милиона, от 10 на 20 милиона,
12:11
it doesn't matter,
305
731260
2000
няма значение,
12:13
then systematically
306
733260
2000
тогава систематично
12:15
you get a 15 percent increase
307
735260
2000
ще получите 15 процентово увеличение
12:17
in wages, wealth, number of AIDS cases,
308
737260
2000
на заплатите, богатството, брой на случаите на СПИН,
12:19
number of police,
309
739260
2000
броя на полицаите,
12:21
anything you can think of.
310
741260
2000
всичко, за което можете да се сетите.
12:23
It goes up by 15 percent,
311
743260
2000
Увеличава се с 15 процента.
12:25
and you have a 15 percent savings
312
745260
3000
И имате 15 процента спестявания
12:28
on the infrastructure.
313
748260
3000
при инфраструктурата.
12:31
This, no doubt, is the reason
314
751260
3000
Това, без съмнение, е причината,
12:34
why a million people a week are gathering in cities.
315
754260
3000
защо един милион души седмично идват в градовете.
12:37
Because they think that all those wonderful things --
316
757260
3000
Защото те мислят, че всички тези прекрасни неща,
12:40
like creative people, wealth, income --
317
760260
2000
како креативни хора, богатство, доходи,
12:42
is what attracts them,
318
762260
2000
е това, което ги привлича,
12:44
forgetting about the ugly and the bad.
319
764260
2000
забравяйки за грозните и лошите.
12:46
What is the reason for this?
320
766260
2000
Каква е причината за това?
12:48
Well I don't have time to tell you about all the mathematics,
321
768260
3000
Ами, не разполагам с достатъчно време, за да ви разкажа за цялата математика,
12:51
but underlying this is the social networks,
322
771260
3000
но в основата на това са социалните мрежи,
12:54
because this is a universal phenomenon.
323
774260
3000
защото това е универсален феномен.
12:57
This 15 percent rule
324
777260
3000
Това 15 процентово правило
13:00
is true
325
780260
2000
е вярно
13:02
no matter where you are on the planet --
326
782260
2000
без значение къде сте на планетата --
13:04
Japan, Chile,
327
784260
2000
Япония, Чили,
13:06
Portugal, Scotland, doesn't matter.
328
786260
3000
Португалия, Шотландия, няма значение.
13:09
Always, all the data shows it's the same,
329
789260
3000
Винаги, всичко, което данните показват е същото,
13:12
despite the fact that these cities have evolved independently.
330
792260
3000
въпреки факта, че тези градове са се развили независимо.
13:15
Something universal is going on.
331
795260
2000
Нещо универсално се случва.
13:17
The universality, to repeat, is us --
332
797260
3000
Универсалността, повтарям, сме ние --
13:20
that we are the city.
333
800260
2000
ние сме града.
13:22
And it is our interactions and the clustering of those interactions.
334
802260
3000
И това са нашите взаимодействия и групирането на тези взаимодействия.
13:25
So there it is, I've said it again.
335
805260
2000
Ето го, аз го казах отново.
13:27
So if it is those networks and their mathematical structure,
336
807260
3000
Така че, ако в тези мрежи и в техните математически структури,
13:30
unlike biology, which had sublinear scaling,
337
810260
3000
за разлика от биологията, която има сублинейно мащабиране,
13:33
economies of scale,
338
813260
2000
икономии от мащаба,
13:35
you had the slowing of the pace of life
339
815260
2000
имате забавяне на темпото на живот,
13:37
as you get bigger.
340
817260
2000
когато ставате по-големи.
13:39
If it's social networks with super-linear scaling --
341
819260
2000
Ако социалните мрежи са със супер-линейно мащабиране --
13:41
more per capita --
342
821260
2000
повече на глава от населението --
13:43
then the theory says
343
823260
2000
тогава теорията казва,
13:45
that you increase the pace of life.
344
825260
2000
че вие повишавате темпото на живот.
13:47
The bigger you are, life gets faster.
345
827260
2000
Колкото по-големи сте, толкова животът става по-бърз.
13:49
On the left is the heart rate showing biology.
346
829260
2000
В ляво е сърдечната честота показана като биология.
13:51
On the right is the speed of walking
347
831260
2000
В дясно е скоростта на ходене
13:53
in a bunch of European cities,
348
833260
2000
в няколко европейски градове,
13:55
showing that increase.
349
835260
2000
показваща това увеличение.
13:57
Lastly, I want to talk about growth.
350
837260
3000
И накрая, искам да ви поговоря за растежа.
14:00
This is what we had in biology, just to repeat.
351
840260
3000
Това е, което имахме в биологията, просто да се повтаря.
14:03
Economies of scale
352
843260
3000
Икономиите от мащаба
14:06
gave rise to this sigmoidal behavior.
353
846260
3000
довеждат до това S-образно поведение.
14:09
You grow fast and then stop --
354
849260
3000
Израствате бързо и след това спирате --
14:12
part of our resilience.
355
852260
2000
част от нашата издръжливост.
14:14
That would be bad for economies and cities.
356
854260
3000
Това би било зле за икономиките и градовете.
14:17
And indeed, one of the wonderful things about the theory
357
857260
2000
И наистина, едно от чудесните неща на теорията е,
14:19
is that if you have super-linear scaling
358
859260
3000
че ако имате супер-линейно мащабиране
14:22
from wealth creation and innovation,
359
862260
2000
от създаването на богатство и иновациите,
14:24
then indeed you get, from the same theory,
360
864260
3000
тогава наистина ще получите, от същата теория,
14:27
a beautiful rising exponential curve -- lovely.
361
867260
2000
красива нарастваща експоненциална крива -- чудесно.
14:29
And in fact, if you compare it to data,
362
869260
2000
И всъщност, ако я сравните с данните,
14:31
it fits very well
363
871260
2000
тя се вписва много добре
14:33
with the development of cities and economies.
364
873260
2000
с развитието на градовете и икономиките.
14:35
But it has a terrible catch,
365
875260
2000
Но това има ужасна уловка.
14:37
and the catch
366
877260
2000
И уловката е,
14:39
is that this system is destined to collapse.
367
879260
3000
че тази система е обречена да се сгромоляса.
14:42
And it's destined to collapse for many reasons --
368
882260
2000
И е обречена да се сгромоляса по много причини --
14:44
kind of Malthusian reasons -- that you run out of resources.
369
884260
3000
един вид малтуски причини -- че ще ви свършат ресурсите.
14:47
And how do you avoid that? Well we've done it before.
370
887260
3000
И как да се избегне това? Ами ние сме го правили преди.
14:50
What we do is,
371
890260
2000
Това, което правим е,
14:52
as we grow and we approach the collapse,
372
892260
3000
че докато растем и се приближаваме към колапса,
14:55
a major innovation takes place
373
895260
3000
значима иновация се появява
14:58
and we start over again,
374
898260
2000
и ние започваме отначало.
15:00
and we start over again as we approach the next one, and so on.
375
900260
3000
И ние започваме отново, докато приближаваме следващия, и така нататък.
15:03
So there's this continuous cycle of innovation
376
903260
2000
Така че съществува този непрекъснат цикъл на иновации,
15:05
that is necessary
377
905260
2000
който е необходим,
15:07
in order to sustain growth and avoid collapse.
378
907260
3000
за да се поддържа растежа и да се избегне колапса.
15:10
The catch, however, to this
379
910260
2000
Уловката, обаче, в това е,
15:12
is that you have to innovate
380
912260
2000
че трябва да правим иновации
15:14
faster and faster and faster.
381
914260
3000
все по-бързо, и по-бързо, и по-бързо.
15:17
So the image
382
917260
2000
Така че образът е,
15:19
is that we're not only on a treadmill that's going faster,
383
919260
3000
че ние не сме само на лента за бягане, която се движи все по-бързо,
15:22
but we have to change the treadmill faster and faster.
384
922260
3000
но ние трябва да променяме лентата за бягане все по-бързо и по-бързо.
15:25
We have to accelerate on a continuous basis.
385
925260
3000
Трябва да ускоряваме постоянно.
15:28
And the question is: Can we, as socio-economic beings,
386
928260
3000
И въпросът е: Може ли ние, като социално-икономически същества,
15:31
avoid a heart attack?
387
931260
3000
да избегнем инфаркт?
15:34
So lastly, I'm going to finish up in this last minute or two
388
934260
3000
И накрая, ще привърша в оставащите минута-две,
15:37
asking about companies.
389
937260
2000
говорейки за компаниите.
15:39
See companies, they scale.
390
939260
2000
Виждате ли, компаниите, те се мащабират.
15:41
The top one, in fact, is Walmart on the right.
391
941260
2000
Най-отгоре, всъщност, е Уолмарт в дясно.
15:43
It's the same plot.
392
943260
2000
Това е същата графика.
15:45
This happens to be income and assets
393
945260
2000
Това са доходите и активите,
15:47
versus the size of the company as denoted by its number of employees.
394
947260
2000
в сравнение с размера на компанията, обозначена с броя на служителите.
15:49
We could use sales, anything you like.
395
949260
3000
Можем да използваме и продажбите, ако искате.
15:52
There it is: after some little fluctuations at the beginning,
396
952260
3000
Ето ви: след някои малки колебания в началото,
15:55
when companies are innovating,
397
955260
2000
когато компаниите са иновативни,
15:57
they scale beautifully.
398
957260
2000
те се мащабират красиво.
15:59
And we've looked at 23,000 companies
399
959260
3000
И ние разгледахме 23 000 компании,
16:02
in the United States, may I say.
400
962260
2000
в Съединените щати, може ли да спомена.
16:04
And I'm only showing you a little bit of this.
401
964260
3000
И аз ви показвам само малка част от това.
16:07
What is astonishing about companies
402
967260
2000
Това, което е учудващо за фирмите е,
16:09
is that they scale sublinearly
403
969260
3000
че те се мащабират сублинейно,
16:12
like biology,
404
972260
2000
като биологията,
16:14
indicating that they're dominated,
405
974260
2000
показващо, че те са доминирани,
16:16
not by super-linear
406
976260
2000
не от супер-линейни
16:18
innovation and ideas;
407
978260
3000
нововъведения и идеи;
16:21
they become dominated
408
981260
2000
те стават доминирани
16:23
by economies of scale.
409
983260
2000
от икономии от мащаба.
16:25
In that interpretation,
410
985260
2000
В това тълкуване,
16:27
by bureaucracy and administration,
411
987260
2000
от бюрокрация и администрация,
16:29
and they do it beautifully, may I say.
412
989260
2000
и те го правят красиво, ако мога да кажа.
16:31
So if you tell me the size of some company, some small company,
413
991260
3000
Така че ако ми кажете размера на някоя компания, някоя малка фирма,
16:34
I could have predicted the size of Walmart.
414
994260
3000
ще мога да прогнозирам размера на Уолмарт.
16:37
If it has this sublinear scaling,
415
997260
2000
Ако има това сублинейно мащабиране,
16:39
the theory says
416
999260
2000
твърди теорията,
16:41
we should have sigmoidal growth.
417
1001260
3000
би трябвало да имаме S-образен растеж.
16:44
There's Walmart. Doesn't look very sigmoidal.
418
1004260
2000
Ето го Walmart. Не изглежда много S-образен.
16:46
That's what we like, hockey sticks.
419
1006260
3000
Това е, което ни харесва, хокейни стикове.
16:49
But you notice, I've cheated,
420
1009260
2000
Но ще забележите, че послъгах,
16:51
because I've only gone up to '94.
421
1011260
2000
понеже стигнах само до '94 година.
16:53
Let's go up to 2008.
422
1013260
2000
Нека да отидем до 2008 година.
16:55
That red line is from the theory.
423
1015260
3000
Тази червена линия е от теорията.
16:58
So if I'd have done this in 1994,
424
1018260
2000
Така че, ако бях направил това през 1994 година,
17:00
I could have predicted what Walmart would be now.
425
1020260
3000
щях да предвидя какъв щеше да бъде Walmart сега.
17:03
And then this is repeated
426
1023260
2000
И после това се повтаря
17:05
across the entire spectrum of companies.
427
1025260
2000
по целия спектър от компании.
17:07
There they are. That's 23,000 companies.
428
1027260
3000
Ето ги. Това са 23 000 компании.
17:10
They all start looking like hockey sticks,
429
1030260
2000
Всички те започват, изглеждайки като хокейни стикове,
17:12
they all bend over,
430
1032260
2000
всички те се огъват,
17:14
and they all die like you and me.
431
1034260
2000
и всички те умират като вас и мен.
17:16
Thank you.
432
1036260
2000
Благодаря ви.
17:18
(Applause)
433
1038260
9000
(Ръкопляскане)
Относно този уебсайт

Този сайт ще ви запознае с видеоклипове в YouTube, които са полезни за изучаване на английски език. Ще видите уроци по английски език, преподавани от първокласни учители от цял свят. Кликнете два пъти върху английските субтитри, показани на всяка страница с видеоклипове, за да възпроизведете видеото оттам. Субтитрите се превъртат в синхрон с възпроизвеждането на видеото. Ако имате някакви коментари или искания, моля, свържете се с нас, като използвате тази форма за контакт.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7