Abundance is our future | Peter Diamandis

496,282 views ・ 2012-03-01

TED


אנא לחץ פעמיים על הכתוביות באנגלית למטה כדי להפעיל את הסרטון.

מתרגם: Ron Bentata מבקר: Eran Givoni
00:15
(Applause)
0
15260
3000
(מחיאות כפיים)
00:18
(Video) Announcer: Threats, in the wake of Bin Laden's death, have spiked.
1
18260
3000
(סרטון) קריין: עם מותו של בן-לאדן האיומים הגיעו לשיא.
00:21
Announcer Two: Famine in Somalia. Announcer Three: Police pepper spray.
2
21260
2000
קריין שני: רעב בסומליה. קריין שלישי: המשטרה מרססת פלפל חריף.
00:23
Announcer Four: Vicious cartels. Announcer Five: Caustic cruise lines.
3
23260
2000
קריין רביעי: קרטלים אכזריים. קריין חמישי: חברות שיט מזהמות.
00:25
Announcer Six: Societal decay. Announcer Seven: 65 dead.
4
25260
3000
קריין שישי: רקבון חברתי. קריין שביעי: 65 הרוגים.
00:28
Announcer Eight: Tsunami warning. Announcer Nine: Cyberattacks.
5
28260
2000
קריין שמיני: התראות צונאמי. קריין תשיעי: מתקפות מקוונות.
00:30
Multiple Announcers: Drug war. Mass destruction. Tornado.
6
30260
2000
קריינים: מלחמת סמים. הרס המוני. טורנדו.
00:32
Recession. Default. Doomsday. Egypt. Syria.
7
32260
2000
מיתון. העדרות מעבודה. יום הדין. מצרים. סוריה.
00:34
Crisis. Death. Disaster.
8
34260
2000
משבר. מוות. אסון.
00:36
Oh, my God.
9
36260
3000
אלוהים אדירים.
00:39
Peter Diamandis: So those are just a few of the clips
10
39260
2000
פיטר דיאמנדיס: אלה הם רק חלק מהסרטונים
00:41
I collected over the last six months --
11
41260
2000
שאספתי במהלך 6 החודשים האחרונים --
00:43
could have easily been the last six days
12
43260
2000
באותה מידה הם יכלו להיות מ-6 הימים האחרונים
00:45
or the last six years.
13
45260
2000
או מ-6 השנים האחרונות.
00:47
The point is that the news media
14
47260
2000
הנקודה היא שערוצי החדשות
00:49
preferentially feeds us negative stories
15
49260
3000
מעדיפים להאכיל אותנו בסיפורים שליליים
00:52
because that's what our minds pay attention to.
16
52260
3000
כי בזה המוח שלנו מתמקד
00:55
And there's a very good reason for that.
17
55260
2000
ויש לכך סיבה טובה מאד.
00:57
Every second of every day,
18
57260
2000
בכל שניה של כל יום,
00:59
our senses bring in way too much data
19
59260
2000
החושים שלנו קולטים הרבה מדי מידע
01:01
than we can possibly process in our brains.
20
61260
3000
מכפי שאנו מסוגלים לעבד במוח.
01:04
And because nothing is more important to us
21
64260
2000
ומכיוון שאין דבר שיותר חשוב לנו
01:06
than survival,
22
66260
2000
מאשר לשרוד,
01:08
the first stop of all of that data
23
68260
2000
התחנה הראשונה של כל הנתונים האלה
01:10
is an ancient sliver of the temporal lobe
24
70260
2000
היא שריד עתיק באונה הרקתית של מוחנו
01:12
called the amygdala.
25
72260
2000
שהוא האמיגדלה.
01:14
Now the amygdala is our early warning detector,
26
74260
3000
האמיגדלה היא פעמון האזהרה הראשון שלנו,
01:17
our danger detector.
27
77260
2000
גלאי הסכנה שלנו.
01:19
It sorts and scours through all of the information
28
79260
3000
היא סורקת את כל המידע
01:22
looking for anything in the environment that might harm us.
29
82260
3000
בחיפוש אחר כל דבר בסביבה שעלול לפגוע בנו.
01:25
So given a dozen news stories,
30
85260
2000
ולכן, כשמספקים לנו עשרות כתבות,
01:27
we will preferentially look
31
87260
2000
אנו נעדיף לחפש
01:29
at the negative news.
32
89260
2000
את החדשות השליליות.
01:31
And that old newspaper saying,
33
91260
2000
והאימרה העיתונאית הישנה,
01:33
"If it bleeds it leads,"
34
93260
2000
"אם יש בזה דם, זה חם",
01:35
is very true.
35
95260
2000
נכונה מאוד.
01:37
So given all of our digital devices
36
97260
3000
לכן בהינתן כל המכשירים הדיגיטליים שלנו
01:40
that are bringing all the negative news to us
37
100260
2000
אשר מספקים לנו את כל החדשות השליליות
01:42
seven days a week, 24 hours a day,
38
102260
3000
שבעה ימים בשבוע, 24 שעות ביממה,
01:45
it's no wonder that we're pessimistic.
39
105260
2000
אין פלא שאנחנו פסימיים.
01:47
It's no wonder that people think
40
107260
2000
אין פלא שאנשים חושבים
01:49
that the world is getting worse.
41
109260
4000
שהעולם הולך ונעשה גרוע.
01:53
But perhaps that's not the case.
42
113260
3000
אבל אולי זה לא כך.
01:56
Perhaps instead,
43
116260
2000
אולי בעצם,
01:58
it's the distortions brought to us
44
118260
2000
אנו מקבלים תיאורים מעוותים
02:00
of what's really going on.
45
120260
3000
של מה שמתרחש בפועל.
02:03
Perhaps the tremendous progress we've made
46
123260
2000
אולי ההתקדמות האדירה שלנו
02:05
over the last century
47
125260
2000
במאה האחרונה
02:07
by a series of forces
48
127260
2000
הודות לסדרה של כוחות מסוימים
02:09
are, in fact, accelerating to a point
49
129260
3000
למעשה מאיצה כעת עד לנקודה
02:12
that we have the potential in the next three decades
50
132260
3000
שבה יש לנו הפוטנציאל, בשלושת העשורים הבאים,
02:15
to create a world of abundance.
51
135260
3000
ליצור עולם של שפע.
02:18
Now I'm not saying
52
138260
2000
אני לא אומר
02:20
we don't have our set of problems --
53
140260
2000
שאין לנו בעיות--
02:22
climate crisis, species extinction,
54
142260
2000
משבר האקלים, הכחדת זנים,
02:24
water and energy shortage -- we surely do.
55
144260
3000
מחסור במים ובאנרגיה -- בהחלט יש בעיות.
02:27
And as humans, we are far better
56
147260
2000
וכבני-אנוש, אנו טובים הרבה יותר
02:29
at seeing the problems way in advance,
57
149260
3000
בזיהוי הבעיות מבעוד מועד,
02:32
but ultimately we knock them down.
58
152260
4000
ובסופו של דבר אנו מוחצים אותן
02:36
So let's look
59
156260
2000
אז בואו נסתכל
02:38
at what this last century has been
60
158260
2000
על מה שהיה במאה האחרונה
02:40
to see where we're going.
61
160260
2000
כדי שנוכל לראות לאן מועדות פנינו.
02:42
Over the last hundred years,
62
162260
2000
במהלך מאה השנים האחרונות,
02:44
the average human lifespan has more than doubled,
63
164260
3000
תוחלת החיים של האדם הממוצע הוכפלה ויותר,
02:47
average per capita income adjusted for inflation
64
167260
3000
ממוצע ההכנסה לנפש, המותאם לאינפלציה,
02:50
around the world has tripled.
65
170260
2000
עלה פי שלוש בכל העולם.
02:52
Childhood mortality
66
172260
2000
תמותת הילדים
02:54
has come down a factor of 10.
67
174260
2000
ירדה במקדם של 10.
02:56
Add to that the cost of food, electricity,
68
176260
2000
הוסיפו לכך את עלות המזון, החשמל,
02:58
transportation, communication
69
178260
2000
התחבורה, התקשורת
03:00
have dropped 10 to 1,000-fold.
70
180260
4000
שירדו בפי 10 עד 1000..
03:04
Steve Pinker has showed us
71
184260
2000
סטיב פינקר הראה לנו
03:06
that, in fact, we're living during the most peaceful time ever
72
186260
3000
שאנו חיים למעשה בתקופה השלווה ביותר מאז ומעולם
03:09
in human history.
73
189260
2000
בהיסטוריה האנושית.
03:11
And Charles Kenny
74
191260
2000
וצ'רלס קני הראה לנו
03:13
that global literacy has gone from 25 percent to over 80 percent
75
193260
3000
שההשכלה הגלובלית עלתה מ-25 אחוז ליותר מ-80 אחוז.
03:16
in the last 130 years.
76
196260
3000
ב-130 שנים האחרונות.
03:19
We truly are living in an extraordinary time.
77
199260
4000
אנו באמת חיים בתקופה יוצאת-דופן.
03:23
And many people forget this.
78
203260
2000
ורבים שוכחים זאת.
03:25
And we keep setting our expectations higher and higher.
79
205260
3000
ואנו ממשיכים להעלות את רף הציפיות שלנו.
03:28
In fact, we redefine what poverty means.
80
208260
3000
למעשה, אנו מגדירים מחדש מהו העוני.
03:31
Think of this, in America today,
81
211260
2000
חישבו על כך: כיום באמריקה,
03:33
the majority of people under the poverty line
82
213260
3000
למרבית האנשים שמתחת לקו העוני
03:36
still have electricity, water, toilets, refrigerators,
83
216260
3000
בכל זאת יש חשמל, מים, שירותים, מקררים,
03:39
television, mobile phones,
84
219260
2000
טלוויזיה, טלפונים ניידים,
03:41
air conditioning and cars.
85
221260
3000
מזגנים ומכוניות.
03:44
The wealthiest robber barons of the last century, the emperors on this planet,
86
224260
3000
עשירי הברונים השודדים של המאה האחרונה, קיסרי כוכב הלכת הזה,
03:47
could have never dreamed of such luxuries.
87
227260
3000
לא יכלו אפילו לחלום על מותרות כאלה.
03:53
Underpinning much of this
88
233260
3000
הבסיס לכל זה
03:56
is technology,
89
236260
2000
היא הטכנולוגיה,
03:58
and of late,
90
238260
2000
ולאחרונה,
04:00
exponentially growing technologies.
91
240260
2000
מדובר בטכנולוגיות שצומחות בקצב מעריכי.
04:02
My good friend Ray Kurzweil
92
242260
2000
חברי הטוב ריי קורצווייל
04:04
showed that any tool that becomes an information technology
93
244260
3000
הראה שכל כלי שהופך לטכנולוגיית מידע
04:07
jumps on this curve, on Moore's Law,
94
247260
3000
מתאים לעקומה הזו של חוק מור,
04:10
and experiences price performance doubling
95
250260
2000
וחווה הכפלה של יחס מחיר-תמורה
04:12
every 12 to 24 months.
96
252260
3000
מידי 12 עד 24 חודשים.
04:15
That's why the cellphone in your pocket
97
255260
2000
זו הסיבה שהטלפון הנייד שבכיס שלכם
04:17
is literally a million times cheaper and a thousand times faster
98
257260
2000
הוא זול פי מיליון ומהיר פי אלף, פשוטו כמשמעו,
04:19
than a supercomputer of the '70s.
99
259260
2000
ממחשב-על של שנות ה-70.
04:21
Now look at this curve.
100
261260
2000
כעת תסתכלו על העקומה הזו.
04:23
This is Moore's Law over the last hundred years.
101
263260
2000
זהו חוק מור במרוצת 100 השנים האחרונות.
04:25
I want you to notice two things from this curve.
102
265260
2000
אני רוצה שתשימו לב לשני דברים בעקומה זו.
04:27
Number one, how smooth it is --
103
267260
4000
אחד, כמה היא חלקה --
04:31
through good time and bad time, war time and peace time,
104
271260
3000
בזמנים טובים ובזמנים רעים, בעת מלחמה ובעת שלום,
04:34
recession, depression and boom time.
105
274260
3000
במיתון, בתקופת השפל ובתקופת השגשוג הכלכלי.
04:37
This is the result of faster computers
106
277260
2000
זו התוצאה של מחשבים מהירים יותר
04:39
being used to build faster computers.
107
279260
3000
אשר משמשים לבניית מחשבים מהירים יותר.
04:42
It doesn't slow for any of our grand challenges.
108
282260
4000
אין כאן האטה באף אחד מהאתגרים הגדולים שלנו.
04:46
And also, even though it's plotted
109
286260
2000
וגם, למרות שזה מותווה
04:48
on a log curve on the left,
110
288260
2000
בעקומת-מעקב משמאל,
04:50
it's curving upwards.
111
290260
2000
זה מתעקל למעלה.
04:52
The rate at which the technology is getting faster
112
292260
2000
הקצב שבו הטכנולוגיה מואצת
04:54
is itself getting faster.
113
294260
3000
מואץ בעצמו.
04:57
And on this curve, riding on Moore's Law,
114
297260
3000
ובעקומה זו, כשהן רוכבות על חוק מור,
05:00
are a set of extraordinarily powerful technologies
115
300260
3000
יש מערך של טכנולוגיות רבות-עוצמה במיוחד
05:03
available to all of us.
116
303260
2000
שזמינות לכולנו.
05:05
Cloud computing,
117
305260
2000
מיחשוב-ענן,
05:07
what my friends at Autodesk call infinite computing;
118
307260
2000
מה שחברי ב"אוטודסק" מכנים 'מיחשוב אינסופי';
05:09
sensors and networks; robotics;
119
309260
3000
חיישנים ורשתות; רובוטיקה;
05:12
3D printing, which is the ability to democratize and distribute
120
312260
3000
הדפסה תלת-מימדית, שהיא היכולת לשתף ולהפיץ
05:15
personalized production around the planet;
121
315260
2000
יצור פרטי בכל העולם;
05:17
synthetic biology;
122
317260
2000
ביולוגיה מלאכותית;
05:19
fuels, vaccines and foods;
123
319260
3000
דלקים, חיסונים ומזון;
05:22
digital medicine; nanomaterials; and A.I.
124
322260
3000
תרופות דיגיטליות, ננו-חומרים, בינה מלאכותית.
05:25
I mean, how many of you saw the winning of Jeopardy
125
325260
3000
למשל, כמה מכם ראו את משחק הטלוויזיה "ג'פרדי"
05:28
by IBM's Watson?
126
328260
2000
שבו ניצח מחשב ה"ווטסון" של איי-בי-אם?
05:30
I mean, that was epic.
127
330260
3000
זה היה הרי רגע היסטורי.
05:33
In fact, I scoured the headlines
128
333260
2000
למעשה, חיפשתי בכותרות הראשיות
05:35
looking for the best headline in a newspaper I could.
129
335260
2000
את כותרת העיתון הטובה ביותר שאוכל למצוא.
05:37
And I love this: "Watson Vanquishes Human Opponents."
130
337260
4000
ואני מת על זאת: "ווטסון מחסל יריבים אנושיים".
05:42
Jeopardy's not an easy game.
131
342260
2000
"ג'פרדי" איננו משחק קל.
05:44
It's about the nuance of human language.
132
344260
3000
הוא עוסק בדקויות השפה האנושית.
05:47
And imagine if you would
133
347260
2000
דמיינו בבקשה
05:49
A.I.'s like this on the cloud
134
349260
2000
בינה מלאכותית כזאת בענן המיחשוב
05:51
available to every person with a cellphone.
135
351260
3000
שזמינה לכל אדם עם טלפון נייד.
05:54
Four years ago here at TED,
136
354260
2000
לפני 4 שנים, כאן ב-TED,
05:56
Ray Kurzweil and I started a new university
137
356260
2000
ריי קורצווייל ואנוכי ייסדנו אוניברסיטה חדשה
05:58
called Singularity University.
138
358260
2000
בשם "אוניברסיטת הייחודיות".
06:00
And we teach our students all of these technologies,
139
360260
3000
ואנו מלמדים לסטודנטים שלנו את כל הטכנולוגיות האלו,
06:03
and particularly how they can be used
140
363260
2000
ובמיוחד איך הן יכולות לשמש
06:05
to solve humanity's grand challenges.
141
365260
3000
לפתרון האתגרים הגדולים של האנושות.
06:08
And every year we ask them
142
368260
2000
ובכל שנה אנו מבקשים מהם
06:10
to start a company or a product or a service
143
370260
3000
ליצור חברה, מוצר או שירות
06:13
that can affect positively the lives of a billion people
144
373260
3000
שיכולים להשפיע לטובה על חייהם של מיליארד איש
06:16
within a decade.
145
376260
2000
בתוך עשור אחד.
06:18
Think about that, the fact that, literally, a group of students
146
378260
3000
חישבו על העובדה שקבוצת סטודנטים, פשוטו כמשמעו
06:21
can touch the lives of a billion people today.
147
381260
3000
יכולה כיום לגעת בחייהם של מיליארד איש.
06:24
30 years ago that would have sounded ludicrous.
148
384260
2000
לפני 30 שנה זה היה נשמע מגוחך.
06:26
Today we can point at dozens of companies
149
386260
3000
כיום אנו יכולים להצביע על עשרות חברות
06:29
that have done just that.
150
389260
2000
שעשו בדיוק את זה.
06:31
When I think about creating abundance,
151
391260
6000
כשאני חושב על יצירת שפע,
06:37
it's not about creating a life of luxury for everybody on this planet;
152
397260
3000
לא מדובר ביצירת חיי מותרות לכל אדם עלי-אדמות;
06:40
it's about creating a life of possibility.
153
400260
3000
אלא מדובר ביצירת חיים של אפשרויות.
06:43
It is about taking that which was scarce
154
403260
3000
המטרה היא לקחת מחסור
06:46
and making it abundant.
155
406260
2000
ולהפוך אותו לשפע.
06:48
You see, scarcity is contextual,
156
408260
3000
אתם מבינים, מחסור הוא תלוי-הקשר,
06:51
and technology is a resource-liberating force.
157
411260
5000
והטכנולוגיה היא כוח משחרר-משאבים.
06:56
Let me give you an example.
158
416260
3000
אתן לכם דוגמא.
06:59
So this is a story of Napoleon III
159
419260
2000
זהו סיפורו של נפוליאון השלישי
07:01
in the mid-1800s.
160
421260
2000
באמצע המאה ה-19.
07:03
He's the dude on the left.
161
423260
3000
זה הבחור בצד שמאל.
07:06
He invited over to dinner
162
426260
2000
הוא הזמין לארוחה
07:08
the king of Siam.
163
428260
2000
את המלך של סיאם.
07:10
All of Napoleon's troops
164
430260
2000
כל חייליו של נפוליאון
07:12
were fed with silver utensils,
165
432260
3000
אכלו בכלים עשויים כסף,
07:15
Napoleon himself with gold utensils.
166
435260
2000
נפוליאון עצמו אכל בכלים עשויים זהב.
07:17
But the King of Siam,
167
437260
2000
אבל המלך של סיאם,
07:19
he was fed with aluminum utensils.
168
439260
2000
אכל בכלים עשויים אלומיניום.
07:21
You see, aluminum
169
441260
2000
האלומיניום היה הרי
07:23
was the most valuable metal on the planet,
170
443260
3000
המתכת היקרה ביותר עלי-אדמות,
07:26
worth more than gold and platinum.
171
446260
3000
והוא היה שווה יותר מזהב ומפלטינה.
07:29
It's the reason that the tip of the Washington Monument
172
449260
3000
זו הסיבה שהחוד של אנדרטת וושינגטון
07:32
is made of aluminum.
173
452260
2000
עשוי מאלומיניום.
07:34
You see, even though aluminum
174
454260
2000
אפילו שהאלומיניום
07:36
is 8.3 percent of the Earth by mass,
175
456260
3000
הוא 8.3 אחוזים ממסת כדור הארץ
07:39
it doesn't come as a pure metal.
176
459260
2000
הוא לא מופיע כמתכת טהורה.
07:41
It's all bound by oxygen and silicates.
177
461260
3000
הוא כולו מלא בחמצן וסיליקטים.
07:44
But then the technology of electrolysis came along
178
464260
3000
אך אז הופיעה טכנולוגיית האלקטרוליזה
07:47
and literally made aluminum so cheap
179
467260
3000
והיא זו שהפכה את האלומיניום לזול כל כך
07:50
that we use it with throw-away mentality.
180
470260
3000
עד שאנו מתייחסים אליו כמו לכלים חד-פעמיים.
07:53
So let's project this analogy going forward.
181
473260
4000
אז בואו נמשיך עם קו המחשבה הזה.
07:57
We think about energy scarcity.
182
477260
2000
אנו חושבים על מחסור באנרגיה.
07:59
Ladies and gentlemen,
183
479260
2000
גבירותי ורבותי,
08:01
we are on a planet
184
481260
2000
אנו נמצאים בכוכב-לכת
08:03
that is bathed with 5,000 times more energy
185
483260
3000
שטובל בפי 5,000 יותר אנרגיה
08:06
than we use in a year.
186
486260
3000
ממה שאנו צורכים בשנה.
08:09
16 terawatts of energy hits the Earth's surface
187
489260
2000
16 טרה-וואט של אנרגיה מכים בפני כדור הארץ
08:11
every 88 minutes.
188
491260
4000
בכל 88 דקות.
08:15
It's not about being scarce,
189
495260
2000
לא מדובר על מחסור,
08:17
it's about accessibility.
190
497260
2000
אלא על נגישות.
08:19
And there's good news here.
191
499260
2000
ובעניין זה יש בשורות טובות.
08:21
For the first time, this year
192
501260
2000
השנה, לראשונה,
08:23
the cost of solar-generated electricity
193
503260
3000
עלות החשמל המופק מאור השמש
08:26
is 50 percent that of diesel-generated electricity in India --
194
506260
4000
זול בחצי מעלות הפקת החשמל בעזרת דיזל בהודו --
08:30
8.8 rupees versus 17 rupees.
195
510260
3000
8.8 רופיות לעומת 17 רופיות.
08:33
The cost of solar dropped 50 percent last year.
196
513260
2000
עלות האנרגיה הסולארית צנחה בשנה שעברה ב-50 אחוז.
08:35
Last month, MIT put out a study
197
515260
2000
בחודש שעבר, הטכניון של מסצ'וסטס פירסם מחקר
08:37
showing that by the end of this decade,
198
517260
2000
אשר מראה כי עד סוף העשור,
08:39
in the sunny parts of the United States,
199
519260
2000
באזורים שטופי השמש של ארה"ב,
08:41
solar electricity will be six cents a kilowatt hour
200
521260
2000
החשמל הסולארי יעלה 6 סנטים לקילוואט-שעה
08:43
compared to 15 cents
201
523260
2000
לעומת 15 סנט
08:45
as a national average.
202
525260
2000
שהוא הממוצע הלאומי.
08:47
And if we have abundant energy,
203
527260
3000
ואם יש לנו אנרגיה בשפע,
08:50
we also have abundant water.
204
530260
3000
יש לנו גם מים בשפע.
08:53
Now we talk about water wars.
205
533260
5000
היום אנחנו מדברים על מלחמות מים.
08:58
Do you remember
206
538260
2000
האם אתם זוכרים
09:00
when Carl Sagan turned the Voyager spacecraft
207
540260
2000
כאשר קארל סאגאן הפנה את החללית וויאג'ר
09:02
back towards the Earth,
208
542260
2000
בחזרה לכיוון כדור הארץ,
09:04
in 1990 after it just passed Saturn?
209
544260
2000
ב-1990, אחרי שהיא חלפה על פני שבתאי?
09:06
He took a famous photo. What was it called?
210
546260
3000
הוא צילם תמונה מפורסמת. איך היא נקראה?
09:09
"A Pale Blue Dot."
211
549260
2000
"נקודה כחולה וחיוורת".
09:11
Because we live on a water planet.
212
551260
3000
מפני שאנחנו חיים על כוכב-לכת של מים.
09:14
We live on a planet 70 percent covered by water.
213
554260
3000
אנו חיים על כוכב-לכת ש-70% ממנו מכוסים במים.
09:17
Yes, 97.5 percent is saltwater,
214
557260
2000
נכון, 97.5 אחוז הם מים מלוחים,
09:19
two percent is ice,
215
559260
2000
שני אחוזים הם קרח,
09:21
and we fight over a half a percent of the water on this planet,
216
561260
3000
ואנו נלחמים על חצי אחוז מן המים שבכוכב הלכת הזה,
09:24
but here too there is hope.
217
564260
2000
אבל גם כאן ישנה תקווה.
09:26
And there is technology coming online,
218
566260
3000
עומדת להיכנס טכנולוגיה חדשה,
09:29
not 10, 20 years from now,
219
569260
2000
לא בעוד 10 או 20 שנה מעכשיו,
09:31
right now.
220
571260
2000
אלא ממש היום.
09:33
There's nanotechnology coming on, nanomaterials.
221
573260
3000
ישנה באופק ננו-טכנולוגיה, ננו-חומרים.
09:36
And the conversation I had with Dean Kamen this morning,
222
576260
3000
והשיחה שהיתה לי עם דין קיימן הבוקר,
09:39
one of the great DIY innovators,
223
579260
2000
אחד מגדולי היזמים של "עשה זאת בעצמך",
09:41
I'd like to share with you -- he gave me permission to do so --
224
581260
3000
הייתי רוצה לשתף אתכם-- הוא הרשה לי לעשות זאת --
09:44
his technology called Slingshot
225
584260
2000
הטכנולוגיה שלו נקראת "סלינגשוט"
09:46
that many of you may have heard of,
226
586260
2000
ורבים מכם ודאי שמעו אודותיה,
09:48
it is the size of a small dorm room refrigerator.
227
588260
2000
היא בגודל של מקרר קטן.
09:50
It's able to generate
228
590260
2000
היא מסוגלת לייצר
09:52
a thousand liters of clean drinking water a day
229
592260
2000
אלף ליטרים של מים נקיים לשתיה מידי יום
09:54
out of any source -- saltwater, polluted water, latrine --
230
594260
3000
מכל מקור שהוא-- מי מלח, מים מזוהמים, מי ביוב --
09:57
at less than two cents a liter.
231
597260
3000
בפחות מ-2 סנט לליטר.
10:02
The chairman of Coca-Cola has just agreed
232
602260
2000
היו"ר של "קוקה קולה" הסכים זה עתה
10:04
to do a major test
233
604260
2000
לערוך מבחן גדול
10:06
of hundreds of units of this in the developing world.
234
606260
3000
של מאות יחידות כאלה במדינות המתפתחות.
10:09
And if that pans out,
235
609260
2000
ואם זה יצליח,
10:11
which I have every confidence it will,
236
611260
2000
מה שאני בטוח שיקרה,
10:13
Coca-Cola will deploy this globally
237
613260
2000
"קוקה קולה" תפיץ את זה באופן גלובאלי
10:15
to 206 countries
238
615260
2000
ל-206 מדינות.
10:17
around the planet.
239
617260
2000
בכל העולם.
10:19
This is the kind of innovation, empowered by this technology,
240
619260
3000
זהו סוג החדשנות המועצמת על-ידי טכנולוגיה זו,
10:22
that exists today.
241
622260
4000
שקיימת היום.
10:26
And we've seen this in cellphones.
242
626260
2000
כבר ראינו את זה בטלפונים ניידים.
10:28
My goodness, we're going to hit 70 percent penetration
243
628260
2000
אלוהים אדירים, אנו עומדים לעבור את קו ה-70% של כניסת
10:30
of cellphones in the developing world
244
630260
2000
הטלפונים הניידים במדינות המתפתחות
10:32
by the end of 2013.
245
632260
2000
עד סוף 2013.
10:34
Think about it,
246
634260
2000
חישבו על זה,
10:36
that a Masai warrior on a cellphone in the middle of Kenya
247
636260
3000
ללוחם מסאי שמשוחח בטלפון נייד באמצע קניה
10:39
has better mobile comm
248
639260
2000
יש תקשורת ניידת טובה יותר
10:41
than President Reagan did 25 years ago.
249
641260
3000
מזו שהיתה לנשיא רייגן לפני 25 שנה.
10:44
And if they're on a smartphone on Google,
250
644260
2000
ואם משתמשים ב"גוגל" בסמרטפון,
10:46
they've got access to more knowledge and information
251
646260
2000
מקבלים גישה ליותר ידע ונתונים
10:48
than President Clinton did 15 years ago.
252
648260
2000
מאשר היתה לנשיא קלינטון לפני 15 שנה.
10:50
They're living in a world of information and communication abundance
253
650260
3000
הם חיים בעולם של שפע מבחינת מידע ותקשורת
10:53
that no one could have ever predicted.
254
653260
3000
שאיש מעולם לא יכול היה לחזות.
10:57
Better than that,
255
657260
2000
ויותר טוב מזה:
10:59
the things that you and I
256
659260
2000
הדברים שאתם ואני
11:01
spent tens and hundreds of thousands of dollars for --
257
661260
2000
בזבזנו עליהם עשרות, מאות ואלפי דולרים --
11:03
GPS, HD video and still images,
258
663260
3000
איכון לווייני, וידאו וצילום דומם בהפרדה גבוהה,
11:06
libraries of books and music,
259
666260
3000
ספריות של ספרים ומוזיקה,
11:09
medical diagnostic technology --
260
669260
2000
טכנולוגיה של אבחון רפואי --
11:11
are now literally dematerializing and demonetizing
261
671260
3000
כולם עכשיו נעשים וירטואליים וחסרי ערך כספי, ממש כך,
11:14
into your cellphone.
262
674260
3000
ועוברים לטלפונים הניידים שלכם.
11:19
Probably the best part of it
263
679260
2000
כנראה שהחלק הכי הטוב בכל זה
11:21
is what's coming down the pike in health.
264
681260
3000
הוא מה שיתרחש בתחום הבריאות.
11:24
Last month, I had the pleasure of announcing with Qualcomm Foundation
265
684260
4000
בחודש שעבר היה לי העונג להכריז יחד עם קרן "קוואלקום"
11:28
something called the $10 million Qualcomm Tricorder X Prize.
266
688260
4000
על משהו בשם "פרס קוואלקום טריקודר איקס" בסך 10 מיליון דולר
11:32
We're challenging teams around the world
267
692260
2000
אנו מאתגרים צוותים בכל העולם
11:34
to basically combine these technologies
268
694260
2000
לאחד בעקרון את הטכנולוגיות האלו
11:36
into a mobile device
269
696260
2000
לכדי מכשיר נייד
11:38
that you can speak to, because it's got A.I.,
270
698260
2000
שאפשר לדבר אליו, מכיוון שיש בו בינה מלאכותית,
11:40
you can cough on it, you can do a finger blood prick.
271
700260
3000
אפשר להשתעל עליו, לקחת דגימת-דם מהאצבע.
11:43
And to win, it needs to be able to diagnose you better
272
703260
2000
והמנצח הוא זה שהמכשיר שלו יוכל לאבחן טוב יותר
11:45
than a team of board-certified doctors.
273
705260
4000
מאשר צוות של רופאים מוסמכים.
11:49
So literally, imagine this device
274
709260
3000
דמיינו את המכשיר הזה
11:52
in the middle of the developing world where there are no doctors,
275
712260
3000
באמצע העולם המתפתח, במקום שאין בו רופאים,
11:55
25 percent of the disease burden
276
715260
2000
25 אחוז מעומס המחלות
11:57
and 1.3 percent of the health care workers.
277
717260
3000
ו-1.3 אחוז מעובדי שירותי הרפואה.
12:00
When this device sequences an RNA or DNA virus
278
720260
2000
כשהמכשיר הזה מרצף דנ"א או רנ"א של וירוס
12:02
that it doesn't recognize,
279
722260
2000
שהוא אינו מזהה,
12:04
it calls the CDC
280
724260
2000
הוא יוצר קשר עם המרכז לבקרת מחלות
12:06
and prevents the pandemic from happening in the first place.
281
726260
3000
ומונע מלכתחילה את פרוץ המגיפה.
12:11
But here, here is the biggest force
282
731260
3000
אבל הנה הכוח הגדול
12:14
for bringing about a world of abundance.
283
734260
2000
ליצירת עולם של שפע.
12:16
I call it the rising billion.
284
736260
3000
אני קורא לזה "המיליארד העולה".
12:19
So the white lines here are population.
285
739260
3000
הקווים הלבנים כאן מייצגים שיעור אוכלוסין.
12:22
We just passed the seven billion mark on Earth.
286
742260
3000
זה עתה חצינו את קו ה-7 מיליארד על כדור הארץ.
12:25
And by the way,
287
745260
2000
ודרך אגב,
12:27
the biggest protection against a population explosion
288
747260
2000
ההגנה הטובה ביותר נגד התפוצצות אוכלוסין
12:29
is making the world educated
289
749260
2000
היא להפוך את העולם למשכיל
12:31
and healthy.
290
751260
3000
ובריא.
12:34
In 2010,
291
754260
2000
בשנת 2010,
12:36
we had just short of two billion people
292
756260
2000
כמעט שני מיליארד איש
12:38
online, connected.
293
758260
2000
היו מקוונים, מחוברים.
12:40
By 2020,
294
760260
2000
עד שנת 2020,
12:42
that's going from two billion to five billion
295
762260
2000
המספר יעלה משני מיליארד לחמישה מיליארד
12:44
Internet users.
296
764260
2000
משתמשי אינטרנט.
12:46
Three billion new minds
297
766260
2000
שלושה מיליארד מוחות חדשים
12:48
who have never been heard from before
298
768260
2000
שקולם לא נשמע קודם לכן
12:50
are connecting to the global conversation.
299
770260
4000
מתחברים לשיח הגלובאלי.
12:54
What will these people want?
300
774260
2000
מה ירצו האנשים הללו?
12:56
What will they consume? What will they desire?
301
776260
2000
מה הם יצרכו? למה ישתוקקו?
12:58
And rather than having economic shutdown,
302
778260
2000
ובמקום שיהיה לנו כיבוי אורות כלכלי,
13:00
we're about to have the biggest economic injection ever.
303
780260
3000
תהיה לנו זריקת המרץ הכלכלית הגדולה ביותר אי-פעם.
13:03
These people represent
304
783260
2000
האנשים האלו מייצגים
13:05
tens of trillions of dollars
305
785260
2000
עשרות טריליוני דולרים
13:07
injected into the global economy.
306
787260
3000
שיוזרמו לכלכלה הגלובאלית.
13:10
And they will get healthier
307
790260
2000
והם יהיו בריאים יותר
13:12
by using the Tricorder,
308
792260
2000
הודות לשימוש ב"טריקודר",
13:14
and they'll become better educated by using the Khan Academy,
309
794260
2000
הם יהיו משכילים יותר הודות לאקדמיית קהאן,
13:16
and by literally being able to use
310
796260
3000
ולמעשה, ע"י כך שישתמשו
13:19
3D printing and infinite computing
311
799260
3000
בהדפסה תלת-מימדית ובכוח מיחשוב אינסופי
13:22
[become] more productive than ever before.
312
802260
3000
הם יהפכו יצרניים יותר מאי-פעם.
13:25
So what could three billion rising,
313
805260
3000
אז מה יוכלו 3 מיליארד אנשים חדשים,
13:28
healthy, educated, productive members of humanity
314
808260
3000
בריאים ומשכילים, שהם חברים יצרניים במין האנושי
13:31
bring to us?
315
811260
2000
להביא לנו?
13:33
How about a set of voices that have never been heard from before.
316
813260
3000
מה דעתכם על מערך שלם של קולות שטרם נשמעו?
13:36
What about giving the oppressed,
317
816260
2000
מה דעתכם על כך שהם יאפשרו למדוכאים,
13:38
wherever they might be,
318
818260
2000
בכל מקום שיהיו,
13:40
the voice to be heard and the voice to act
319
820260
2000
את הקול להישמע ואת הקול לפעול
13:42
for the first time ever?
320
822260
3000
לראשונה מאז ומעולם?
13:45
What will these three billion people bring?
321
825260
3000
מה יביאו 3 מיליארד האנשים האלו?
13:48
What about contributions we can't even predict?
322
828260
3000
מה דעתכם על תרומות שאנו כלל לא מסוגלים לחזות?
13:51
The one thing I've learned at the X Prize
323
831260
2000
הדבר היחיד שלמדתי בפרס האיקס
13:53
is that small teams
324
833260
2000
הוא שקבוצות קטנות
13:55
driven by their passion with a clear focus
325
835260
3000
המונעות בלהט שלהן, בעלות מיקוד ברור
13:58
can do extraordinary things,
326
838260
2000
מסוגלות לדברים יוצאי-דופן,
14:00
things that large corporations and governments
327
840260
2000
דברים שרק תאגידים גדולים וממשלות
14:02
could only do in the past.
328
842260
3000
יכלו פעם לעשות.
14:05
Let me share and close with a story
329
845260
2000
הרשו לי לשתף אתכם בסיפור מסכם
14:07
that really got me excited.
330
847260
3000
שממש ריגש אותי.
14:10
There is a program that some of you might have heard of.
331
850260
2000
ישנה תכנית שחלקכם אולי שמע עליה.
14:12
It's a game called Foldit.
332
852260
2000
זהו משחק שנקרא "פולדיט" (קיפול).
14:14
It came out of the University of Washington in Seattle.
333
854260
4000
הוא נוצר באוניברסיטת וושינגטון בסיאטל.
14:18
And this is a game
334
858260
2000
וזהו משחק
14:20
where individuals can actually take a sequence of amino acids
335
860260
4000
שבו אנשים יכולים ממש לקחת רצף חומצות אמינו
14:24
and figure out how the protein is going to fold.
336
864260
4000
ולמצוא איך החלבון יתקפל.
14:28
And how it folds dictates its structure and its functionality.
337
868260
2000
ואופן ההתקפלות שלו מורה על המבנה והתיפקוד שלו.
14:30
And it's very important for research in medicine.
338
870260
3000
וזה מאוד חשוב למחקר הרפואי.
14:33
And up until now, it's been a supercomputer problem.
339
873260
3000
עד כה, זו היתה בעיה עבור מחשבי-על.
14:36
And this game has been played
340
876260
2000
ובמשחק הזה שיחקו עד אז
14:38
by university professors and so forth.
341
878260
2000
פרופסורים באוניברסיטה וכדומה.
14:40
And it's literally, hundreds of thousands of people
342
880260
3000
ואז מאות אלפי אנשים, פשוטו כמשמעו,
14:43
came online and started playing it.
343
883260
2000
עלו לאינטרנט והחלו לשחק בו.
14:45
And it showed that, in fact, today,
344
885260
2000
וזה הוכיח שלמעשה היום,
14:47
the human pattern recognition machinery
345
887260
2000
המכונה האנושית לזיהוי דפוסים
14:49
is better at folding proteins than the best computers.
346
889260
3000
טובה יותר בקיפול חלבונים מאשר טובי המחשבים.
14:52
And when these individuals went and looked
347
892260
2000
וכאשר בדקו
14:54
at who was the best protein folder in the world,
348
894260
3000
מי מקפל החלבונים הטוב בעולם,
14:57
it wasn't an MIT professor,
349
897260
2000
זה לא היה פרופסור מהטכניון של מסצ'וסטס,
14:59
it wasn't a CalTech student,
350
899260
2000
ולא סטודנט מהטכניון של אוניברסיטת קליפורניה,
15:01
it was a person from England, from Manchester,
351
901260
3000
זה היה אדם מאנגליה, ממנצ'סטר:
15:04
a woman who, during the day,
352
904260
4000
אישה אשר במשך היום
15:08
was an executive assistant at a rehab clinic
353
908260
3000
עבדה כמזכירה מינהלית במרפאת גמילה
15:11
and, at night, was the world's best protein folder.
354
911260
4000
ובלילה היתה מקפלת החלבונים הטובה בעולם.
15:16
Ladies and gentlemen,
355
916260
2000
גבירותי ורבותי,
15:18
what gives me tremendous confidence
356
918260
2000
מה שנותן לי תחושת בטחון אדירה
15:20
in the future
357
920260
4000
בעתיד
15:24
is the fact that we are now more empowered as individuals
358
924260
4000
הוא העובדה שכעת יש לכל אחד ואחד מאיתנו יותר כוח
15:28
to take on the grand challenges of this planet.
359
928260
3000
להתייצב מול האתגרים הגדולים של כוכב הלכת הזה.
15:31
We have the tools with this exponential technology.
360
931260
3000
יש לנו הכלים, עם הטכנולוגיה המעריכית הזו.
15:34
We have the passion of the DIY innovator.
361
934260
3000
יש לנו הלהט של ממציאי ה"עשה-זאת-בעצמך".
15:37
We have the capital of the techno-philanthropist.
362
937260
3000
יש לנו הממון של נדבני הטכנולוגיה.
15:40
And we have three billion new minds
363
940260
2000
ויש לנו 3 מיליארד מוחות חדשים
15:42
coming online to work with us
364
942260
2000
שמתחברים לרשת ועובדים לצידנו
15:44
to solve the grand challenges,
365
944260
2000
כדי לפתור את האתגרים הגדולים,
15:46
to do that which we must do.
366
946260
4000
וכדי לעשות את מה שאנו חייבים לעשות.
15:50
We are living into extraordinary decades ahead.
367
950260
2000
מצפים לנו עשורים מופלאים.
15:52
Thank you.
368
952260
2000
תודה לכם.
15:54
(Applause)
369
954260
14000
(מחיאות כפיים)
על אתר זה

אתר זה יציג בפניכם סרטוני YouTube המועילים ללימוד אנגלית. תוכלו לראות שיעורי אנגלית המועברים על ידי מורים מהשורה הראשונה מרחבי העולם. לחץ פעמיים על הכתוביות באנגלית המוצגות בכל דף וידאו כדי להפעיל את הסרטון משם. הכתוביות גוללות בסנכרון עם הפעלת הווידאו. אם יש לך הערות או בקשות, אנא צור איתנו קשר באמצעות טופס יצירת קשר זה.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7