Where's Google going next? | Larry Page

1,076,970 views ・ 2014-03-22

TED


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

מתרגם: Zeeva Livshitz מבקר: Ido Dekkers
00:13
Charlie Rose: So Larry sent me an email
0
13381
3626
צ'ארלי רוז: אז לארי שלח לי מייל
00:17
and he basically said,
1
17007
1987
ובעצם אמר,
00:18
we've got to make sure that we don't seem like we're
2
18994
3729
אנחנו חייבים לוודא שאנחנו לא נראים כמו
00:22
a couple of middle-aged boring men.
3
22723
4491
זוג גברים משעממים בגיל העמידה.
00:27
I said, I'm flattered by that --
4
27214
3042
אמרתי, זה מחמיא לי --
00:30
(Laughter) —
5
30256
2372
(צחוק) —
00:32
because I'm a bit older,
6
32628
3515
משום שאני קצת יותר מבוגר.
00:36
and he has a bit more net worth than I do.
7
36143
4151
ולו יש קצת שווי נטו מאשר לי.
00:40
Larry Page: Well, thank you.
8
40294
2599
לארי פייג: טוב, תודה.
00:42
CR: So we'll have a conversation about
9
42893
2980
צ.ר.: אז תהיה לנו שיחה על
00:45
the Internet, and we'll have a conversation Google,
10
45873
2698
האינטרנט, ותהיה לנו שיחה על גוגל,
00:48
and we'll have a conversation about search
11
48571
1434
ותהיה לנו שיחה על חיפוש
00:50
and privacy,
12
50005
1367
ופרטיות,
00:51
and also about your philosophy
13
51372
1555
וגם על הפילוסופיה שלך
00:52
and a sense of how you've connected the dots
14
52927
2456
ותחושה של איך חיברת את הנקודות
00:55
and how this journey that began
15
55383
2091
ואיך למסע הזה שהחל
00:57
some time ago
16
57474
1284
לפני כמה זמן
00:58
has such interesting prospects.
17
58758
1895
יש כאלה תחזיות מעניינות.
01:00
Mainly we want to talk about the future.
18
60653
2596
בעיקר אנחנו רוצים לדבר על העתיד.
01:03
So my first question: Where is Google
19
63249
1589
אז השאלה הראשונה שלי: איפה גוגל נמצאת
01:04
and where is it going?
20
64838
2046
ולאן היא הולכת?
01:06
LP: Well, this is something we think about a lot,
21
66884
1459
ל.פ.: ובכן, זה משהו. שאנחנו חושבים עליו הרבה,
01:08
and our mission we defined a long time ago
22
68343
3575
ואת המשימה שלנו הגדרנו לפני זמן רב
01:11
is to organize the world's information
23
71918
2263
והיא לארגן את המידע בעולם
01:14
and make it universally accessible and useful.
24
74181
3438
ולהפוך אותו לנגיש ושימושי אוניברסלית.
01:17
And people always say,
25
77619
2042
ואנשים תמיד אומרים
01:19
is that really what you guys are still doing?
26
79661
2215
האם זה באמת מה שאתם עדיין עושים?
01:21
And I always kind of think about that myself,
27
81876
2118
ואני תמיד איכשהו חושב על זה בעצמי,
01:23
and I'm not quite sure.
28
83994
2196
ואני לא ממש בטוח.
01:26
But actually, when I think about search,
29
86190
4007
אבל בעצם, כשאני חושב על חיפוש.
01:30
it's such a deep thing for all of us,
30
90197
2616
זה משהו מרכזי עבור כולנו.
01:32
to really understand what you want,
31
92813
2243
להבין באמת מה אתם רוצים.
01:35
to understand the world's information,
32
95056
2368
להבין את המידע של העולם,
01:37
and we're still very much in the early stages of that,
33
97424
3532
ואנחנו עדיין מאד בשלבים המוקדמים של זה,
01:40
which is totally crazy.
34
100956
1813
שזה מטורף לגמרי.
01:42
We've been at it for 15 years already,
35
102769
2518
אנחנו כבר בעניין מזה 15 שנה,
01:45
but it's not at all done.
36
105287
3575
אבל זה בכלל לא גמור.
01:48
CR: When it's done, how will it be?
37
108862
2676
צ.ר.: כאשר זה ניהיה גמור, איך זה יהיה?
01:51
LP: Well, I guess,
38
111538
2717
ל.פ.: ובכן, אני מניח,
01:54
in thinking about where we're going --
39
114255
2400
כשחושבים על לאן אנחנו הולכים --.
01:56
you know, why is it not done? --
40
116655
2287
אתה יודע, למה זה לא גמור? --
01:58
a lot of it is just computing's kind of a mess.
41
118942
2436
הרבה מזה הוא רק בלגן של מיחשוב.
02:01
You know, your computer doesn't know where you are,
42
121378
1803
אתה יודע, המחשב שלך לא יודע איפוא אתה,
02:03
it doesn't know what you're doing,
43
123181
2035
הוא לא יודע מה אתה עושה,
02:05
it doesn't know what you know,
44
125216
1682
הוא לא יודע מה אתה יודע
02:06
and a lot we've been trying to do recently
45
126898
2576
והרבה ממה שניסינו לעשות לאחרונה
02:09
is just make your devices work,
46
129474
3295
זה פשוט לגרום להתקנים שלכם לעבוד,
02:12
make them understand your context.
47
132769
2341
לגרום להם להבין את ההקשר שלכם.
02:15
Google Now, you know, knows where you are,
48
135110
2003
גוגל עכשיו, אתה יודע, יודעת היכן אתה נמצא,
02:17
knows what you may need.
49
137113
2182
יודעת מה שאתה עשוי להזדקק לו.
02:19
So really having computing work and understand you
50
139295
4108
אז באמת לגרום למחשוב לעבוד ולהבין אותך
02:23
and understand that information,
51
143403
2056
ולהבין את המידע הזה,
02:25
we really haven't done that yet.
52
145459
2310
באמת לא עשינו זאת עדיין.
02:27
It's still very, very clunky.
53
147769
1549
זה עדיין מאוד מאד מסורבל.
02:29
CR: Tell me, when you look at what Google is doing,
54
149318
2366
צ.ר.: אמור לי, כשאתה מסתכל על מה גוגל עושה,
02:31
where does Deep Mind fit?
55
151684
2969
איפה "דיפ מיינד" משתלבת?
02:34
LP: Yeah, so Deep Mind is a company
56
154653
1584
ל.פ.: כן, אז "דיפ מיינד" היא חברה
02:36
we just acquired recently.
57
156237
2531
שרכשנו ממש לאחרונה.
02:38
It's in the U.K.
58
158768
3082
זה בבריטניה
02:41
First, let me tell you the way we got there,
59
161850
2654
ראשית, הרשה לי לספר לך איך הגענו לשם,
02:44
which was looking at search
60
164504
2228
מה שהיה להביט על חיפוש
02:46
and really understanding,
61
166732
1623
וממש להבין,
02:48
trying to understand everything,
62
168355
2233
ניסיון להבין את הכל.
02:50
and also make the computers not clunky
63
170588
1605
וגם להפוך את המחשבים ללא מסורבלים
02:52
and really understand you --
64
172193
2201
וממש להבין אתכם --
02:54
like, voice was really important.
65
174394
2112
כמו, הקול היה ממש חשוב.
02:56
So what's the state of the art on speech recognition?
66
176506
2861
אז מה חדשני בזיהוי דיבור ?
02:59
It's not very good.
67
179367
1660
זה לא ממש טוב
03:01
It doesn't really understand you.
68
181027
2066
זה לא ממש מבין אתכם.
03:03
So we started doing machine learning research
69
183093
2003
אז התחלנו לעשות מחקר למידת מכונה
03:05
to improve that.
70
185096
1537
כדי לשפר את זה.
03:06
That helped a lot.
71
186633
1703
שעזר מאוד.
03:08
And we started just looking at things like YouTube.
72
188336
2367
והתחלנו רק להסתכל על דברים כמו יוטיוב
03:10
Can we understand YouTube?
73
190703
1968
האם נוכל להבין את יוטיוב?
03:12
But we actually ran machine learning on YouTube
74
192671
2686
אבל הרצנו למעשה מכונת למידה ב-יוטיוב
03:15
and it discovered cats, just by itself.
75
195357
4085
והיא גילתה חתולים, פשוט בעצמה.
03:19
Now, that's an important concept.
76
199442
2091
כעת, זה רעיון חשוב.
03:21
And we realized there's really something here.
77
201533
2991
והבנו שבאמת יש כאן משהו.
03:24
If we can learn what cats are,
78
204524
2117
אם נוכל ללמוד מה הם חתולים,
03:26
that must be really important.
79
206641
2075
זה חייב להיות ממש חשוב.
03:28
So I think Deep Mind,
80
208716
2629
אז אני חושב ש"דיפ מיינד",
03:31
what's really amazing about Deep Mind
81
211345
2364
מה שמדהים באמת ב"דיפ מיינד"
03:33
is that it can actually --
82
213709
2004
זה שהיא יכולה למעשה --
03:35
they're learning things in this unsupervised way.
83
215713
3557
הם לומדים דברים בדרך ללא פיקוח שכזו
03:39
They started with video games,
84
219270
2567
הם התחילו עם משחקי וידאו,
03:41
and really just, maybe I can show the video,
85
221837
2493
ולמעשה רק, אולי אני יכול להראות את הוידאו
03:44
just playing video games,
86
224330
2204
רק משחקים במשחקי וידאו,
03:46
and learning how to do that automatically.
87
226534
2015
ולומדים איך לעשות את זה באופן אוטומטי.
03:48
CR: Take a look at the video games
88
228549
1852
צ.ר.:הסתכלו על משחקי הוידאו
03:50
and how machines are coming to be able
89
230401
2410
ואיך מכונות נעשות מסוגלות
03:52
to do some remarkable things.
90
232811
2456
לעשות כמה דברים מרשימים.
03:55
LP: The amazing thing about this
91
235267
1329
ל.פ.: הדבר המדהים בזה
03:56
is this is, I mean, obviously,
92
236596
1680
הוא שזה, אני מתכוון, כמובן,
03:58
these are old games,
93
238276
1474
אלה הם משחקים ישנים,
03:59
but the system just sees what you see, the pixels,
94
239750
4798
אבל המערכת רואה רק מה שאתם רואים , הפיקסלים.
04:04
and it has the controls and it has the score,
95
244548
2431
ויש לה את הבקרות ויש לה את התוצאה.
04:06
and it's learned to play all of these games,
96
246979
2211
והיא למדה לשחק את כל המשחקים האלה,
04:09
same program.
97
249190
1579
אותה תוכנה.
04:10
It's learned to play all of these games
98
250769
2037
היא למדה לשחק את כל המשחקים האלה
04:12
with superhuman performance.
99
252806
1786
עם ביצועים על-אנושיים.
04:14
We've not been able to do things like this
100
254592
1855
לא היינו יכולים לעשות. דברים כאלה
04:16
with computers before.
101
256447
1518
עם מחשבים לפני כן.
04:17
And maybe I'll just narrate this one quickly.
102
257965
2295
ואולי אני אספר רק את הסיפור הזה במהירות.
04:20
This is boxing, and it figures out it can
103
260260
2805
זה איגרוף, והוא מחשב שהוא יכול
04:23
sort of pin the opponent down.
104
263065
2634
איכשהו לדחוף את היריב למטה
04:25
The computer's on the left,
105
265699
1739
המחשב הוא משמאל.
04:27
and it's just racking up points.
106
267438
3085
וזה רק צבירת נקודות.
04:30
So imagine if this kind
107
270523
2086
אז דמיינו אם סוג זה
04:32
of intelligence were thrown at your schedule,
108
272609
2127
של בינה היה נזרק לעבר לוח הזמנים שלכם,
04:34
or your information needs, or things like that.
109
274736
4637
או צורכי המידע שלכם, או דברים כאלה.
04:39
We're really just at the beginning of that,
110
279373
2618
אנחנו באמת רק בתחילתו של דבר זה,
04:41
and that's what I'm really excited about.
111
281991
2365
וזה מה שממש מרגש אותי.
04:44
CR: When you look at all that's taken place
112
284356
2470
צ.ר.: כאשר אתה מסתכל על כל מה שקרה
04:46
with Deep Mind and the boxing,
113
286826
2584
עם "דיפ מיינד" והאיגרוף,
04:49
also a part of where we're going
114
289410
2340
גם חלק ממה שאנחנו הולכים אליו
04:51
is artificial intelligence.
115
291750
2889
הוא בינה מלאכותית.
04:54
Where are we, when you look at that?
116
294639
2799
איפה אנחנו, כאשר אתה מסתכל על זה?
04:57
LP: Well, I think for me,
117
297438
1785
ל.פ.: ובכן, אני חושב שבשבילי,
04:59
this is kind of one of the most exciting things
118
299223
1503
זה מסוג הדברים הכי מרגשים
05:00
I've seen in a long time.
119
300726
1912
שראיתי מזה זמן רב.
05:02
The guy who started this company, Demis,
120
302638
2413
לבחור שייסד את החברה הזאת, דמיס,
05:05
has a neuroscience and a computer science background.
121
305051
2778
יש רקע במדעי המוח ובמדעי המחשב.
05:07
He went back to school
122
307829
1630
הוא חזר ללימודים
05:09
to get his Ph.D. to study the brain.
123
309459
3126
כדי לקבל את הדוקטורט שלו בחקר המוח.
05:12
And so I think we're seeing a lot of exciting work
124
312585
2620
אז אני חושב שאנחנו רואים הרבה עבודה מרגשת
05:15
going on that sort of crosses computer science
125
315205
3081
מתרחשת בסוג של הצטלבות של מדעי המחשב
05:18
and neuroscience
126
318286
1750
ומדע המוח
05:20
in terms of really understanding
127
320036
2325
במונחים של הבנה ממשית
05:22
what it takes to make something smart
128
322361
2454
של מה שנדרש כדי לעשות משהו חכם
05:24
and do really interesting things.
129
324815
1715
ולעשות דברים ממש מעניינים.
05:26
CR: But where's the level of it now?
130
326530
2138
צ.ר: אבל באיזו רמה זה עומד עכשיו?
05:28
And how fast do you think we are moving?
131
328668
2706
וכמה מהר אתה חושב שאנחנו מתקדמים?
05:31
LP: Well, this is the state of the art right now,
132
331374
3269
ל.פ.: ובכן, זוהי רמת החדשנות עכשיו,
05:34
understanding cats on YouTube
133
334643
2131
הבנת חתולים ביוטיוב
05:36
and things like that,
134
336774
1283
ודברים כאלה,
05:38
improving voice recognition.
135
338057
2147
שיפור זיהוי קולי.
05:40
We used a lot of machine learning
136
340204
2418
השתמשנו הרבה בלמידת מכונה
05:42
to improve things incrementally,
137
342622
2479
כדי לשפר את הדברים באופן הדרגתי,
05:45
but I think for me, this example's really exciting,
138
345101
3394
אבל אני חושב שבשבילי, דוגמה זו היא ממש מרגשת,
05:48
because it's one program
139
348495
2243
כי זו תוכנה אחת
05:50
that can do a lot of different things.
140
350738
2044
שיכולה לעשות הרבה דברים שונים.
05:52
CR: I don't know if we can do this,
141
352782
1138
צ.ר.: אני לא יודע אם אנחנו יכולים לעשות את זה,
05:53
but we've got the image of the cat.
142
353920
1185
אבל יש לנו את התמונה של החתול.
05:55
It would be wonderful to see this.
143
355105
1754
זה יהיה נהדר לראות את זה.
05:56
This is how machines looked at cats
144
356859
2509
זה איך מכונות הסתכלו על חתולים
05:59
and what they came up with.
145
359368
1115
ומה הם המציאו.
06:00
Can we see that image?
146
360483
1055
נוכל לראות את התמונה הזו?
06:01
LP: Yeah. CR: There it is. Can you see the cat?
147
361538
2402
ל.פ.: כן. צ.ר.: הנה זה. אתה רואה את החתול?
06:03
Designed by machines, seen by machines.
148
363940
2027
עוצב על ידי מכונות, נראה על ידי מכונות.
06:05
LP: That's right.
149
365967
1110
ל.פ.: זה נכון.
06:07
So this is learned from just watching YouTube.
150
367077
2607
אז זה נלמד רק מצפיה ביוטיוב.
06:09
And there's no training,
151
369684
1867
ואין שום הדרכה.
06:11
no notion of a cat,
152
371551
1384
שום רעיון של חתול,
06:12
but this concept of a cat
153
372935
2561
אבל הרעיון הזה של חתול
06:15
is something important that you would understand,
154
375496
2808
זה משהו חשוב שתבין,
06:18
and now that the machines can kind of understand.
155
378304
2523
וכעת, שהמכונות יכולות איכשהו להבין.
06:20
Maybe just finishing
156
380827
1172
אולי רק לסיום
06:21
also on the search part,
157
381999
2222
גם של החלק של החיפוש,
06:24
it started with search, really understanding
158
384221
2786
זה התחיל עם חיפוש, להבין באמת
06:27
people's context and their information.
159
387007
2564
את ההקשר של בני אדם והמידע שלהם.
06:29
I did have a video
160
389571
1860
היה לי וידאו
06:31
I wanted to show quickly on that
161
391431
2010
שרציתי להראות במהירות על זה
06:33
that we actually found.
162
393441
1647
שלמעשה מצאנו.
06:35
(Video) ["Soy, Kenya"]
163
395088
5112
(וידאו) ["סוי, קניה"]
06:40
Zack Matere: Not long ago,
164
400580
1872
זאק מאטר: לא מזמן,
06:42
I planted a crop of potatoes.
165
402452
2586
שתלתי יבול של תפוחי אדמה.
06:45
Then suddenly they started dying one after the other.
166
405038
3400
ואז פתאום הם התחילו למות בזה אחר זה.
06:48
I checked out the books and they didn't tell me much.
167
408438
2750
בדקתי בספרים, הם לא גילו הרבה.
06:51
So, I went and I did a search.
168
411188
1946
אז, הלכתי, ועשיתי חיפוש.
06:53
["Zack Matere, Farmer"]
169
413134
3119
["זאק מאטר, חקלאי"]
06:57
Potato diseases.
170
417609
3147
מחלות תפוחי אדמה.
07:00
One of the websites told me
171
420756
1728
אחד מאתרי האינטרנט אמר לי
07:02
that ants could be the problem.
172
422484
1902
שנמלים יכולות להיות הבעיה.
07:04
It said, sprinkle wood ash over the plants.
173
424386
2271
היה כתוב, מפזרים אפר עצים על הצמחים.
07:06
Then after a few days the ants disappeared.
174
426657
2284
ואז אחרי כמה ימים נעלמו הנמלים.
07:08
I got excited about the Internet.
175
428941
2594
התלהבתי מהאינטרנט.
07:11
I have this friend
176
431535
1665
יש לי חבר
07:13
who really would like to expand his business.
177
433200
3618
שבאמת היה רוצה להרחיב את העסק.
07:16
So I went with him to the cyber cafe
178
436818
3195
אז הלכתי איתו לסייבר קפה
07:20
and we checked out several sites.
179
440013
2541
ובדקנו מספר אתרים.
07:22
When I met him next, he was going to put a windmill
180
442554
2541
כשפגשתי אותו שוב, הוא עמד להציב טחנת רוח
07:25
at the local school.
181
445095
2694
בבית הספר המקומי.
07:27
I felt proud because
182
447789
1604
חשתי גאווה כי
07:29
something that wasn't there before
183
449393
2028
משהו שלא היה שם לפני כן
07:31
was suddenly there.
184
451421
1887
היה שם פתאום.
07:33
I realized that not everybody
185
453308
2690
הבנתי שלא כולם
07:35
can be able to access
186
455998
1534
יהיו מסוגלים לגשת
07:37
what I was able to access.
187
457532
1486
למה שאני יכולתי לגשת אליו.
07:39
I thought that I need to have an Internet
188
459018
1838
חשבתי שאני צריך אינטרנט
07:40
that my grandmother can use.
189
460856
1801
שסבתא שלי יכולה להשתמש בו.
07:42
So I thought about a notice board.
190
462657
2457
אז חשבתי על לוח מודעות.
07:45
A simple wooden notice board.
191
465114
1916
לוח מודעות פשוט מעץ.
07:47
When I get information on my phone,
192
467030
2315
כשאני מקבל מידע בנייד שלי
07:49
I'm able to post the information
193
469345
2237
אני יכול לפרסם את המידע
07:51
on the notice board.
194
471582
1722
על גבי לוח המודעות.
07:53
So it's basically like a computer.
195
473304
2858
אז זה בעצם כמו מחשב.
07:56
I use the Internet to help people.
196
476162
3889
אני משתמש באינטרנט כדי לעזור לאנשים.
08:00
I think I am searching for
197
480051
3410
אני חושב שאני מחפש אחר
08:03
a better life
198
483461
1541
חיים טובים יותר
08:05
for me and my neighbors.
199
485002
4114
בשבילי ובשביל השכנים שלי.
08:09
So many people have access to information,
200
489116
3984
אז להרבה אנשים יש גישה למידע,
08:13
but there's no follow-up to that.
201
493100
2581
אבל אין מעקב על זה.
08:15
I think the follow-up to that is our knowledge.
202
495681
2508
אני חושב שמעקב אחר זה הוא הידע שלנו.
08:18
When people have the knowledge,
203
498189
1606
כאשר יש לאנשים יש ידע,
08:19
they can find solutions
204
499795
1630
הם יכולים למצוא פתרונות
08:21
without having to helped out.
205
501425
1984
ללא צורך לקבל עזרה
08:23
Information is powerful,
206
503440
2121
מידע הוא רב עוצמה,
08:25
but it is how we use it that will define us.
207
505561
4602
אבל הדרך בה אנו משתמשים בו הוא מה שיגדיר אותנו.
08:30
(Applause)
208
510163
4381
(מחיאות כפיים)
08:34
LP: Now, the amazing thing about that video,
209
514544
2546
ל.פ.: עכשיו, הדבר המדהים בקשר לוידאו,
08:37
actually, was we just read about it in the news,
210
517090
1466
למעשה, שפשוט קראנו על זה בחדשות,
08:38
and we found this gentlemen,
211
518556
2505
ומצאנו את האדם הזה,
08:41
and made that little clip.
212
521061
2315
ועשינו את הקליפ הקטן הזה.
08:43
CR: When I talk to people about you,
213
523376
1391
צ.ר.: כשאני מדבר עם אנשים עליך.
08:44
they say to me, people who know you well, say,
214
524767
2605
הם אומרים לי, אנשים שמכירים אותך טוב, אומרים,
08:47
Larry wants to change the world,
215
527372
1891
לארי רוצה לשנות את העולם,
08:49
and he believes technology can show the way.
216
529263
4112
והוא מאמין שטכנולוגיה יכולה להראות את הדרך.
08:53
And that means access to the Internet.
217
533375
1858
וזה אומר גישה לאינטרנט.
08:55
It has to do with languages.
218
535233
1731
זה קשור לשפות.
08:56
It also means how people can get access
219
536964
2829
פירוש הדבר הוא גם כיצד אנשים יכולים לקבל גישה
08:59
and do things that will affect their community,
220
539793
2706
ולעשות דברים שישפיעו על הקהילה שלהם,
09:02
and this is an example.
221
542499
2493
וזו דוגמה.
09:04
LP: Yeah, that's right, and I think for me,
222
544992
3576
ל.פ.: כן, זה נכון, ואני חושב שמבחינתי,
09:08
I have been focusing on access more,
223
548568
2382
אני כבר מתמקד יותר על גישה,
09:10
if we're talking about the future.
224
550950
2198
אם אנחנו מדברים על העתיד.
09:13
We recently released this Loon Project
225
553148
2674
לאחרונה פרסמנו את פרוייקט לון הזה
09:15
which is using balloons to do it.
226
555822
2300
שעושה שימוש בבלונים כדי לעשות את זה.
09:18
It sounds totally crazy.
227
558122
1660
זה נשמע מטורף לגמרי
09:19
We can show the video here.
228
559782
2539
אנחנו יכולים להראות כאן את הוידאו.
09:22
Actually, two out of three people in the world
229
562321
1480
למעשה, לשניים מתוך שלושה אנשים בעולם
09:23
don't have good Internet access now.
230
563801
2386
אין גישה טובה לאינטרנט עכשיו.
09:26
We actually think this can really help people
231
566187
2906
למעשה אנחנו חושבים שזה באמת יכול לעזור לאנשים
09:29
sort of cost-efficiently.
232
569093
2057
סוג של חיסכון בעלות.
09:31
CR: It's a balloon. LP: Yeah, get access to the Internet.
233
571150
3371
צ.ר.: זה בלון. ל.פ.: כן, לקבל גישה לאינטרנט.
09:34
CR: And why does this balloon give you access
234
574521
2143
צ.ר:, ולמה הבלון הזה נותן לך גישה
09:36
to the Internet?
235
576664
1213
לאינטרנט?
09:37
Because there was some interesting things
236
577877
1215
כי היו כמה דברים מעניינים
09:39
you had to do to figure out how
237
579092
1834
שהיית צריך לעשות כדי להבין איך
09:40
to make balloons possible,
238
580926
2131
להפוך בלונים לאפשריים,
09:43
they didn't have to be tethered.
239
583057
1749
הם לא היו צריכים להיות קשורים.
09:44
LP: Yeah, and this is a good example of innovation.
240
584806
2081
ל.פ.: כן, וזו דוגמה טובה של חדשנות.
09:46
Like, we've been thinking about this idea
241
586887
2544
חשבנו על הרעיון הזה
09:49
for five years or more
242
589431
1772
במשך חמש שנים או יותר
09:51
before we started working on it,
243
591203
1601
לפני שהתחלנו לעבוד על זה,
09:52
but it was just really,
244
592804
1319
אבל זה היה באמת פשוט.
09:54
how do we get access points up high, cheaply?
245
594123
3520
איך אנחנו מקבלים נקודות גישה גבוה, במחיר זול
09:57
You normally have to use satellites
246
597643
1792
בדרך כלל צריך להשתמש בלוויינים
09:59
and it takes a long time to launch them.
247
599435
2939
וזה לוקח זמן רב לשגר אותם.
10:02
But you saw there how easy it is to launch a balloon
248
602374
2494
אבל ראית שם כמה קל לשגר בלון
10:04
and get it up,
249
604868
1519
ולהעלות אותו למעלה
10:06
and actually again, it's the power of the Internet,
250
606387
2001
ולמעשה. שוב, זה הכוח של האינטרנט,
10:08
I did a search on it,
251
608388
1780
עשיתי חיפוש על זה,
10:10
and I found, 30, 40 years ago,
252
610168
2304
ומצאתי, שלפני 30, 40 שנה,
10:12
someone had put up a balloon
253
612472
1889
מישהו שיגר בלון
10:14
and it had gone around the Earth multiple times.
254
614361
2805
והוא הסתובב סביב כדור הארץ פעמים רבות.
10:17
And I thought, why can't we do that today?
255
617166
2835
ואני חשבתי, מדוע איננו יכולים לעשות את זה היום?
10:20
And that's how this project got going.
256
620001
2367
וכך הפרויקט הזה התחיל להתגלגל.
10:22
CR: But are you at the mercy of the wind?
257
622368
2330
צ.ר.: אבל האם אינכם נתונים לחסדי הרוח?
10:24
LP: Yeah, but it turns out,
258
624698
2122
ל.פ.: כן, אבל מסתבר,
10:26
we did some weather simulations
259
626820
1493
שעשינו כמה סימולציות מזג אוויר
10:28
which probably hadn't really been done before,
260
628313
2547
שכנראה לא באמת נעשו בעבר,
10:30
and if you control the altitude of the balloons,
261
630860
2110
ואם אתה שולט בגובה של הבלונים,
10:32
which you can do by pumping air into them
262
632970
2281
שניתן לעשות זאת על-ידי שאיבת אוויר לתוכם
10:35
and other ways,
263
635251
1822
ודרכים אחרות,
10:37
you can actually control roughly where they go,
264
637073
2929
אתה יכול למעשה לשלוט פחות יותר לאן הם הולכים.
10:40
and so I think we can build a worldwide mesh
265
640002
2205
אז אני חושב שאנחנו יכולים לבנות רשת עולמית
10:42
of these balloons that can cover the whole planet.
266
642207
3339
של הבלונים האלו שיכולה לכסות את כל הפלנטה.
10:45
CR: Before I talk about the future and transportation,
267
645546
2242
צ.ר.: לפני שאדבר על העתיד ועל תחבורה,
10:47
where you've been a nerd for a while,
268
647788
1895
איפוא שהיית חנון. לזמן מה
10:49
and this fascination you have with transportation
269
649683
2424
והמשיכה הזאת שיש לך לתחבורה
10:52
and automated cars and bicycles,
270
652107
2063
ומכוניות אוטומטיות ואופניים,
10:54
let me talk a bit about what's been the subject here
271
654170
1737
הרשה לי לדבר קצת על מה שהיה כבר הנושא כאן
10:55
earlier with Edward Snowden.
272
655907
2443
קודם עם אדוארד סנודן
10:58
It is security and privacy.
273
658350
3106
זה אבטחה ופרטיות.
11:01
You have to have been thinking about that.
274
661456
2340
אתה בטוח חשבת על זה,
11:03
LP: Yeah, absolutely.
275
663796
1354
ל.פ: כן, בהחלט.
11:05
I saw the picture of Sergey with Edward Snowden yesterday.
276
665150
2843
ראיתי את התמונה של סרגיי עם אדוארד סנודן אתמול.
11:07
Some of you may have seen it.
277
667993
2870
חלק מכם אולי ראו את זה
11:10
But I think, for me, I guess,
278
670863
3171
אבל, אני חושב, מבחינתי, אני מניח
11:14
privacy and security are a really important thing.
279
674034
3662
פרטיות ואבטחה הם דבר מאוד חשוב.
11:17
We think about it in terms of both things,
280
677696
2245
אנחנו חושבים על זה במונחים של שני הדברים.
11:19
and I think you can't have privacy without security,
281
679941
2903
ולדעתי לא יכולה להיות פרטיות ללא אבטחה,
11:22
so let me just talk about security first,
282
682844
2371
אז תן לי קודם כל לדבר על אבטחה,
11:25
because you asked about Snowden and all of that,
283
685215
2596
בגלל ששאלת על סנודן וכל זה,
11:27
and then I'll say a little bit about privacy.
284
687811
2441
ולאחר מכן אני אדבר קצת על פרטיות.
11:30
I think for me, it's tremendously disappointing
285
690252
3800
לדעתי, זה מאוד מאכזב
11:34
that the government
286
694052
1439
שהממשלה
11:35
secretly did all this stuff and didn't tell us.
287
695491
2330
עשתה את כל זה בסתר מבלי לספר לנו.
11:37
I don't think we can have a democracy
288
697821
3303
אני לא חושב שיכולה להיות לנו דמוקרטיה
11:41
if we're having to protect you and our users
289
701124
3430
אם אנו צריכים לקבל הגנה עליך ועל המשתמשים שלנו
11:44
from the government
290
704554
1696
מהממשלה
11:46
for stuff that we've never had a conversation about.
291
706250
2803
על דברים שמעולם לא דיברנו עליהם.
11:49
And I don't mean we have to know
292
709053
1896
ואני לא מתכוון שאנחנו חייבים לדעת
11:50
what the particular terrorist attack is they're worried
293
710949
1695
מאיזו מתקפת טרור מסוימת הם מודאגים
11:52
about protecting us from,
294
712644
1762
כדי להגן עלינו מפניה,
11:54
but we do need to know
295
714406
1798
אבל אנחנו צריכים לדעת
11:56
what the parameters of it is,
296
716204
2410
מהם הפרמטרים של זה,
11:58
what kind of surveillance the government's
297
718614
2044
איזה סוג של מעקב הממשלה
12:00
going to do and how and why,
298
720658
2168
הולכת לעשות, ואיך ולמה.
12:02
and I think we haven't had that conversation.
299
722826
2277
ואני חושב שלא קיימנו את השיחה הזאת.
12:05
So I think the government's actually done
300
725103
2567
אז אני חושב שהממשלה באמת גרמה
12:07
itself a tremendous disservice
301
727670
2168
לעצמה נזק עצום
12:09
by doing all that in secret.
302
729838
2161
על-ידי כך שביצעה כל זאת בחשאי.
12:11
CR: Never coming to Google
303
731999
1615
צ.ר.: בלי לפנות לגוגל
12:13
to ask for anything.
304
733614
1525
לבקש משהו.
12:15
LP: Not Google, but the public.
305
735139
2030
ל.פ.: לא גוגל, אלא הציבור.
12:17
I think we need to have a debate about that,
306
737169
3773
אני חושב שאנחנו צריכים לקיים דיון על כך,
12:20
or we can't have a functioning democracy.
307
740942
2499
או שאיננו יכולים שתהיה לנו דמוקרטיה מתפקדת.
12:23
It's just not possible.
308
743441
1406
זה פשוט בלתי אפשרי.
12:24
So I'm sad that Google's
309
744847
2244
אז אני עצוב שגוגל היא
12:27
in the position of protecting you and our users
310
747091
2616
במצב של הגנה עליך ועל המשתמשים שלנו
12:29
from the government
311
749707
1534
מהממשלה
12:31
doing secret thing that nobody knows about.
312
751241
2244
שעושה קטע סודי שאף אחד לא יודע עליו.
12:33
It doesn't make any sense.
313
753485
1747
זה לא הגיוני.
12:35
CR: Yeah. And then there's a privacy side of it.
314
755232
2990
צ.ר.: כן. ואז יש נושא הפרטיות של זה.
12:38
LP: Yes. The privacy side,
315
758222
2427
ל.פ.: כן. נושא הפרטיות,
12:40
I think it's -- the world is changing.
316
760649
1969
לדעתי זה -- העולם משתנה.
12:42
You carry a phone. It knows where you are.
317
762618
3905
יש עליך נייד. הוא יודע איפה אתה.
12:46
There's so much more information about you,
318
766523
3085
יש כל כך הרבה מידע אודותיך,
12:49
and that's an important thing,
319
769608
2846
וזה דבר חשוב,
12:52
and it makes sense why people are asking
320
772454
2272
וזה הגיוני למה אנשים שואלים
12:54
difficult questions.
321
774726
2036
שאלות קשות.
12:56
We spend a lot of time thinking about this
322
776762
3367
אנחנו מבלים הרבה זמן בלחשוב על זה
13:00
and what the issues are.
323
780129
2711
ומהם הנושאים.
13:02
I'm a little bit --
324
782840
1729
אני קצת --
13:04
I think the main thing that we need to do
325
784569
1260
אני חושב שהדבר העיקרי שאנחנו צריכים לעשות
13:05
is just provide people choice,
326
785829
2362
הוא פשוט לספק לאנשים אפשרות בחירה
13:08
show them what data's being collected --
327
788191
2512
להראות להם מהם הנתונים שנאספו --
13:10
search history, location data.
328
790703
4751
היסטורית חיפוש, מידע על מיקום.
13:15
We're excited about incognito mode in Chrome,
329
795454
2772
אנחנו נרגשים אודות מצב גלישה בסתר בכרום,
13:18
and doing that in more ways,
330
798226
2249
ועושים את זה בדרכים רבות יותר.
13:20
just giving people more choice
331
800475
1396
פשוט נותנים לאנשים אפשרות בחירה נוספת
13:21
and more awareness of what's going on.
332
801871
3293
ויותר מודעות על מה שקורה.
13:25
I also think it's very easy.
333
805164
2393
אני גם חושב שזה קל מאוד.
13:27
What I'm worried is that we throw out
334
807557
1277
מה שמדאיג אותי שאנחנו זורקים
13:28
the baby with the bathwater.
335
808834
2090
את התינוק עם מי האמבטיה.
13:30
And I look at, on your show, actually,
336
810924
2914
ואני מסתכל על, בתוכנית שלכם, למעשה,
13:33
I kind of lost my voice,
337
813838
1719
אני איכשהו איבדתי את הקול שלי,
13:35
and I haven't gotten it back.
338
815557
1331
ולא קיבלתי אותו בחזרה.
13:36
I'm hoping that by talking to you
339
816888
1644
אני מקווה שבעזרת השיחה איתך
13:38
I'm going to get it back.
340
818532
1653
אני הולך להשיב אותו חזרה.
13:40
CR: If I could do anything, I would do that.
341
820185
1732
צ.ר.: אם אני אוכל לעשות משהו, אעשה זאת.
13:41
LP: All right. So get out your voodoo doll
342
821917
2180
ל.פ.: בסדר. אז תשלוף את בובת הוודו שלך
13:44
and whatever you need to do.
343
824097
2419
וכל מה שאתה צריך לעשות.
13:46
But I think, you know what, I look at that,
344
826516
2328
אבל אני חושב, אתה יודע מה, אני מסתכל על זה,
13:48
I made that public,
345
828844
1830
פירסמתי את זה בפומבי,
13:50
and I got all this information.
346
830674
1217
ויש לי את כל המידע הזה.
13:51
We got a survey done on medical conditions
347
831891
2729
יש לנו סקר שנעשה על מצבים רפואיים
13:54
with people who have similar issues,
348
834620
3371
עם אנשים שיש להם בעיות דומות,
13:57
and I look at medical records, and I say,
349
837991
4741
ואני מסתכל על התיק הרפואי, ואומר
14:02
wouldn't it be amazing
350
842732
1405
האם זה לא יהיה מדהים
14:04
if everyone's medical records were available
351
844137
2050
אם כל הרשומות הרפואיות של כולם היו זמינות
14:06
anonymously
352
846187
1683
בעילום שם
14:07
to research doctors?
353
847870
2636
לרופאי מחקר?
14:10
And when someone accesses your medical record,
354
850506
3041
וכאשר מישהו ניגש לתיק הרפואי שלך,
14:13
a research doctor,
355
853547
1609
רופא מחקר.
14:15
they could see, you could see which doctor
356
855156
2634
הם יוכלו לראות, אתה תוכל לראות איזה רופא
14:17
accessed it and why,
357
857790
1860
ניגש אליו ומדוע,
14:19
and you could maybe learn about
358
859650
1580
והיית יכול אולי ללמוד
14:21
what conditions you have.
359
861230
1630
מה המצב שלך.
14:22
I think if we just did that,
360
862860
1502
אני חושב שאם רק היינו עושים את זה,
14:24
we'd save 100,000 lives this year.
361
864362
2165
היינו חוסכים חיים של 100,000 אנשים בשנה זו.
14:26
CR: Absolutely. Let me go — (Applause)
362
866527
2948
צ.ר.: בהחלט. תן לי להמשיך - (מחיאות כפיים)
14:29
LP: So I guess I'm just very worried that
363
869475
2762
ל.פ.: אז אני מניח שאני פשוט מודאג מאד
14:32
with Internet privacy,
364
872237
1806
מנושא הפרטיות באינטרנט,
14:34
we're doing the same thing we're doing with medical records,
365
874043
2300
אנחנו עושים את אותו הדבר שאנחנו עושים עם התיק הרפואי,
14:36
is we're throwing out the baby with the bathwater,
366
876347
2529
והוא שאנחנו זורקים את התינוק עם מי האמבטיה.
14:38
and we're not really thinking
367
878876
1828
ואנחנו לא באמת חושבים
14:40
about the tremendous good that can come
368
880704
2210
על התועלת האדירה שזה יכול להביא
14:42
from people sharing information
369
882914
2191
מאנשים שמשתפים מידע
14:45
with the right people in the right ways.
370
885105
2577
עם האנשים הנכונים בדרכים הנכונות.
14:47
CR: And the necessary condition
371
887682
2237
צ.ר.: והתנאי ההכרחי
14:49
that people have to have confidence
372
889919
1702
שאנשים צריכים להאמין
14:51
that their information will not be abused.
373
891621
2455
שהמידע שלהם לא ינוצל לרעה.
14:54
LP: Yeah, and I had this problem with my voice stuff.
374
894076
1777
ל.פ.: כן, והייתה לי בעיה זו עם נושא הקול שלי.
14:55
I was scared to share it.
375
895853
1508
פחדתי לחלוק אותו.
14:57
Sergey encouraged me to do that,
376
897361
1890
סרגיי עודד אותי לעשות את זה
14:59
and it was a great thing to do.
377
899251
1827
וזה היה דבר גדול לעשות.
15:01
CR: And the response has been overwhelming.
378
901078
1734
צ.ר.: והתגובה היתה מדהימה.
15:02
LP: Yeah, and people are super positive.
379
902812
1660
ל.פ.: כן, והאנשים הם סופר חיוביים.
15:04
We got thousands and thousands of people
380
904472
2833
יש לנו אלפי רבבות אנשים
15:07
with similar conditions,
381
907305
1288
עם תנאים דומים,
15:08
which there's no data on today.
382
908593
3028
ללא שום מידע היום.
15:11
So it was a really good thing.
383
911621
1356
אז זה היה באמת משהו טוב.
15:12
CR: So talking about the future, what is it about you
384
912977
3019
צ.ר. : אז כשמדברים על העתיד, מה יש לך
15:15
and transportation systems?
385
915996
3758
עם מערכות תחבורה ?
15:19
LP: Yeah. I guess I was just frustrated
386
919754
2177
ל.פ.: כן. אני מניח שאני הייתי פשוט מתוסכל
15:21
with this when I was at college in Michigan.
387
921931
2539
מזה כשהייתי במכללת מישיגן.
15:24
I had to get on the bus and take it
388
924470
1450
הייתי צריך לעלות על האוטובוס ולקחת אותו
15:25
and wait for it.
389
925920
1642
ולחכות לו.
15:27
And it was cold and snowing.
390
927562
2179
והיה קר וירד שלג.
15:29
I did some research on how much it cost,
391
929741
2655
עשיתי מחקר קטן על כמה זה עולה,
15:32
and I just became a bit obsessed with transportation systems.
392
932396
6425
והפכתי להיות קצת אובססיבי עם מערכות תחבורה.
15:38
CR: And that began the idea of an automated car.
393
938821
2370
צ.ר.: וזה מה שהחל את הרעיון של מכונית אוטומטית.
15:41
LP: Yeah, about 18 years ago I learned about
394
941191
1694
ל.פ.: כן, לפני כ-18 שנה למדתי על
15:42
people working on automated cars,
395
942885
3182
אנשים שעובדים על מכוניות אוטומטיות,
15:46
and I became fascinated by that,
396
946067
1623
והוקסמתי מזה,
15:47
and it takes a while to get these projects going,
397
947690
2777
וזה לוקח זמן להוציא פרויקטים כאלה לדרך,
15:50
but I'm super excited about the possibilities of that
398
950467
5097
אבל אני מאוד מתרגש לגבי האפשרויות של זה
15:55
improving the world.
399
955564
1668
לשפר את העולם.
15:57
There's 20 million people or more injured per year.
400
957232
4526
20 מיליון אנשים או יותר נפגעים בכל שנה.
16:01
It's the leading cause of death
401
961758
1986
זה הגורם מס. 1 למוות
16:03
for people under 34 in the U.S.
402
963744
2130
של אנשים מתחת לגיל 34 בארצות הברית.
16:05
CR: So you're talking about saving lives.
403
965874
1551
צ.ר.: אז אתה מדבר על הצלת חיים.
16:07
LP: Yeah, and also saving space
404
967425
2355
ל.פ.: כן, וגם חיסכון במקום
16:09
and making life better.
405
969780
3915
ולהפוך את החיים לטובים יותר.
16:13
Los Angeles is half parking lots and roads,
406
973695
4245
חצי מלוס אנג'לס הוא חניונים וכבישים,
16:17
half of the area,
407
977940
1733
חצי מהאזור,
16:19
and most cities are not far behind, actually.
408
979673
2827
ורוב הערים לא נמצאות הרחק מאחור, למען האמת.
16:22
It's just crazy
409
982500
1564
זה פשוט מטורף
16:24
that that's what we use our space for.
410
984064
1593
למה השטח שלנו משמש.
16:25
CR: And how soon will we be there?
411
985657
2343
צ.ר.: וכמה מהר אנחנו נהיה שם?
16:28
LP: I think we can be there very, very soon.
412
988000
1926
ל.פ.: אני חושב שנוכל להיות שם מאוד, מאוד בקרוב.
16:29
We've driven well over 100,000 miles
413
989926
3501
אנחנו נסענו מעל 160000 קילומטר
16:33
now totally automated.
414
993427
4093
כעת לגמרי אוטומטית.
16:37
I'm super excited about getting that out quickly.
415
997520
3652
אני ממש נרגש לצאת עם זה מהר.
16:41
CR: But it's not only you're talking about automated cars.
416
1001172
2405
צ.ר.: אבל אתה לא רק מדבר על מכוניות אוטומטיות.
16:43
You also have this idea for bicycles.
417
1003577
2386
יש לך גם את הרעיון הזה לאופניים.
16:45
LP: Well at Google, we got this idea
418
1005963
2246
ל.פ.: טוב בגוגל, יש לנו את הרעיון הזה
16:48
that we should just provide free bikes to everyone,
419
1008209
3451
שאנחנו צריכים רק לספק אופניים בחינם לכולם.
16:51
and that's been amazing, most of the trips.
420
1011660
2768
וזה היה מדהים, רוב הנסיעות.
16:54
You see bikes going everywhere,
421
1014428
1586
רואים אופניים בכל מקום,
16:56
and the bikes wear out.
422
1016014
1566
והאופניים מתבלים.
16:57
They're getting used 24 hours a day.
423
1017580
1454
משתמשים בהן 24 שעות ביממה.
16:59
CR: But you want to put them above the street, too.
424
1019034
2160
צ.ר: אבל אתה רוצה גם לשים אותם מעל הרחוב,
17:01
LP: Well I said, how do we get people
425
1021194
1575
ל.פ.: ובכן אמרתי, איך גורמים לאנשים
17:02
using bikes more?
426
1022769
1527
להשתמש יותר באופניים?
17:04
CR: We may have a video here.
427
1024296
1625
צ.ר.: יכול להיות שיש לנו כאן וידאו.
17:05
LP: Yeah, let's show the video.
428
1025921
1278
ל.פ.: כן, בואו ונראה את הוידאו.
17:07
I just got excited about this.
429
1027199
3092
אני פשוט נרגש מזה.
17:10
(Music)
430
1030291
4042
(מוסיקה)
17:16
So this is actually how you might separate
431
1036213
2425
אז כך בעצם אתה יכול להפריד
17:18
bikes from cars with minimal cost.
432
1038638
3629
אופניים ממכוניות בעלות מינימלית.
17:26
Anyway, it looks totally crazy,
433
1046711
1755
בכל מקרה, זה נראה מטורף לגמרי,
17:28
but I was actually thinking about our campus,
434
1048466
2327
אבל למעשה חשבתי על הקמפוס שלנו.
17:30
working with the Zippies and stuff,
435
1050793
2060
עבודה עם ערים וכד'.
17:32
and just trying to get a lot more bike usage,
436
1052853
2298
ורק מנסה להשיג הרבה יותר שימוש באופניים,
17:35
and I was thinking about,
437
1055151
1548
וחשבתי,
17:36
how do you cost-effectively separate
438
1056699
2831
כיצד ניתן באופן חסכוני להפריד
17:39
the bikes from traffic?
439
1059530
1414
את האופניים מהתנועה?
17:40
And I went and searched,
440
1060944
1150
והלכתי וחיפשתי,
17:42
and this is what I found.
441
1062094
1371
וזה מה שמצאתי.
17:43
And we're not actually working on this,
442
1063465
1845
ואנחנו לא ממש עובדים על זה,
17:45
that particular thing,
443
1065310
1292
על הדבר המסוים הזה.
17:46
but it gets your imagination going.
444
1066602
2054
אבל זה גורם לדמיון שלך לפעול.
17:48
CR: Let me close with this.
445
1068656
1764
צ.ר.: תן לי לסיים עם זה.
17:50
Give me a sense of the philosophy of your own mind.
446
1070420
2345
תן לי תחושה של הפילוסופיה של המיינד שלך.
17:52
You have this idea of [Google X].
447
1072765
2488
יש לך את הרעיון של גוגל X.
17:55
You don't simply want
448
1075253
2996
אתה לא רוצה פשוט
17:58
to go in some small, measurable arena of progress.
449
1078249
5596
ללכת בזירה קטנה של התקדמות, שניתנת למדידה.
18:03
LP: Yeah, I think
450
1083845
1713
ל.פ: כן, אני חושב
18:05
many of the things we just talked about are like that,
451
1085558
2131
הרבה מהדברים שדיברנו עליהם הם כאלה.
18:07
where they're really --
452
1087689
2952
היכן שהם באמת --
18:10
I almost use the economic concept of additionality,
453
1090641
3630
אני כמעט משתמש במושג הכלכלי של הוספה,
18:14
which means that you're doing something
454
1094271
2190
מה שאומר שאתה עושה משהו
18:16
that wouldn't happen unless you were actually doing it.
455
1096461
2948
שלא יקרה אלא אם כן אתה באמת עושה זאת
18:19
And I think the more you can do things like that,
456
1099409
3140
ואני חושב שככל שאתה יכול לעשות יותר דברים כאלה,
18:22
the bigger impact you have,
457
1102549
2071
תהיה לך יותר השפעה,
18:24
and that's about doing things
458
1104620
2990
וזה על עשיית דברים
18:27
that people might not think are possible.
459
1107610
3607
שאנשים עשויים לחשוב שאינם אפשריים.
18:31
And I've been amazed,
460
1111217
1829
ונדהמתי,
18:33
the more I learn about technology,
461
1113046
2229
ככל שאני לומד יותר על טכנולוגיה,
18:35
the more I realize I don't know,
462
1115275
2196
יותר אני מבין שאני לא יודע
18:37
and that's because this technological horizon,
463
1117471
3337
וזה משום שהאופק הטכנולוגי,
18:40
the thing that you can see to do next,
464
1120808
2897
הדבר שאתה יכול לראות מהו הצעד הבא.
18:43
the more you learn about technology,
465
1123705
1840
ככל שאתה לומד יותר על טכנולוגיה,
18:45
the more you learn what's possible.
466
1125545
2602
אתה לומד יותר מה אפשרי.
18:48
You learn that the balloons are possible
467
1128147
2246
למדת שהבלונים אפשריים
18:50
because there's some material that will work for them.
468
1130393
2337
משום שיש חומר שיעבוד עבורם.
18:52
CR: What's interesting about you too, though, for me,
469
1132730
2379
צ.ר.: מה שמעניין עבורי , אולם
18:55
is that, we have lots of people
470
1135109
1711
זה שיש לנו המון אנשים
18:56
who are thinking about the future,
471
1136820
2142
שחושבים על העתיד,
18:58
and they are going and looking and they're coming back,
472
1138962
3268
והם הולכים ומסתכלים, והם חוזרים,
19:02
but we never see the implementation.
473
1142230
2127
אבל אנחנו לא רואים את המימוש.
19:04
I think of somebody you knew
474
1144357
1605
אני חושב על מישהו שהכרת
19:05
and read about, Tesla.
475
1145962
2907
וקראת, עליו, טסלה.
19:08
The principle of that for you is what?
476
1148869
3804
העיקרון של זה בשבילך הוא מה?
19:12
LP: Well, I think invention is not enough.
477
1152673
1785
ל.פ.: לדעתי להמציא זה לא מספיק.
19:14
If you invent something,
478
1154458
1221
אם אתה ממציא משהו.
19:15
Tesla invented electric power that we use,
479
1155679
3195
טסלה המציא את הזרם החשמלי שבו אנו משתמשים,
19:18
but he struggled to get it out to people.
480
1158874
2661
אבל הוא נאבק להביא את זה לאנשים.
19:21
That had to be done by other people.
481
1161535
1684
זה היה חייב להיעשות על ידי אנשים אחרים.
19:23
It took a long time.
482
1163219
1626
זה לקח הרבה זמן.
19:24
And I think if we can actually combine both things,
483
1164845
3867
ואני חושב שאם אנחנו יכולים למעשה לשלב את שני דברים,
19:28
where we have an innovation and invention focus,
484
1168712
3531
היכן שיש לנו מיקוד על חדשנות והמצאה,
19:32
plus the ability to really -- a company
485
1172243
2972
בתוספת היכולת שתהיה ממש -- חברה.
19:35
that can really commercialize things
486
1175215
1998
שיכולה ממש למסחר דברים
19:37
and get them to people
487
1177213
1630
ולהביא אותם לאנשים
19:38
in a way that's positive for the world
488
1178843
2075
בדרך שהיא חיובית לעולם
19:40
and to give people hope.
489
1180918
2056
ולתת לאנשים תקווה.
19:42
You know, I'm amazed with the Loon Project
490
1182974
2774
אתה יודע, אני נדהם מפרוייקט לון
19:45
just how excited people were about that,
491
1185748
2786
עד כמה אנשים היו נרגשים מכך,
19:48
because it gave them hope
492
1188534
1814
כי זה נתן להם תקווה
19:50
for the two thirds of the world
493
1190348
1621
עבור שני שלישים מהעולם
19:51
that doesn't have Internet right now that's any good.
494
1191969
2726
שאין להם אינטרנט עכשיו שהוא איכשהו טוב.
19:54
CR: Which is a second thing about corporations.
495
1194695
2122
צ.ר: שזה דבר השני בנושא תאגידים.
19:56
You are one of those people who believe
496
1196817
2476
אתה אחד מאלה שמאמינים
19:59
that corporations are an agent of change
497
1199293
2317
שתאגידים הם סוכנים של שינוי
20:01
if they are run well.
498
1201610
1471
אם הם פועלים טוב.
20:03
LP: Yeah. I'm really dismayed
499
1203081
1821
ל.פ.: כן. אני ממש נחרד
20:04
most people think companies are basically evil.
500
1204902
3294
מכך שרוב האנשים חושבים שחברות הן רעות ביסודן.
20:08
They get a bad rap.
501
1208196
1766
הן זוכות למוניטין גרוע.
20:09
And I think that's somewhat correct.
502
1209962
2241
ולדעתי זה קצת נכון.
20:12
Companies are doing the same incremental thing
503
1212203
2870
חברות עושות את אותו דבר הדרגתי
20:15
that they did 50 years ago
504
1215073
1763
שהן עשו לפני 50 שנה
20:16
or 20 years ago.
505
1216836
1631
או לפני 20 שנה.
20:18
That's not really what we need.
506
1218467
1370
שזה לא באמת מה שאנחנו צריכים.
20:19
We need, especially in technology,
507
1219837
2218
אנחנו צריכים, במיוחד בתחום הטכנולוגיה,
20:22
we need revolutionary change,
508
1222055
2117
אנחנו צריכים שינוי מהפכני,
20:24
not incremental change.
509
1224172
1413
לא שינוי הדרגתי.
20:25
CR: You once said, actually,
510
1225585
1169
צ.ר.: אמרת לי פעם, למעשה,
20:26
as I think I've got this about right,
511
1226754
1818
שאני חושב שהבנתי זאת נכון,
20:28
that you might consider,
512
1228572
1645
שייתכן שאתה תשקול.
20:30
rather than giving your money,
513
1230217
1753
במקום לתת את הכסף שלך
20:31
if you were leaving it to some cause,
514
1231970
3320
אם היית משאיר אותו למטרה כלשהי,
20:35
just simply giving it to Elon Musk,
515
1235290
2006
פשוט לתת אותו לאלון מאסק,
20:37
because you had confidence
516
1237296
1163
משום שהיה לך ביטחון
20:38
that he would change the future,
517
1238459
1842
שהוא ישנה את העתיד,
20:40
and that you would therefore —
518
1240301
1777
ושהיית לפיכך -
20:42
LP: Yeah, if you want to go Mars,
519
1242078
1584
ל.פ.: כן, אם אתה רוצה להגיע למאדים.
20:43
he wants to go to Mars,
520
1243662
1721
הוא רוצה להגיע למאדים,
20:45
to back up humanity,
521
1245383
1971
כדי לגבות את האנושות,
20:47
that's a worthy goal, but it's a company,
522
1247354
1672
זו מטרה ראויה, אבל זו חברה,
20:49
and it's philanthropical.
523
1249026
2555
והיא פילנטרופית.
20:51
So I think we aim to do kind of similar things.
524
1251581
2952
אז אני חושב שאנו שואפים לעשות סוג של דברים דומים.
20:54
And I think, you ask, we have a lot of employees
525
1254533
2987
ואני חושב, שאתה שואל, שיש לנו הרבה עובדים
20:57
at Google who have become pretty wealthy.
526
1257520
3315
בגוגל שהפכו לעשירים למדי.
21:00
People make a lot of money in technology.
527
1260835
2520
אנשים עושים הרבה כסף בתחום הטכנולוגיה.
21:03
A lot of people in the room are pretty wealthy.
528
1263355
2156
הרבה אנשים באולם הם די עשירים.
21:05
You're working because you want to change the world.
529
1265511
2314
אתה עובד כי אתה רוצה לשנות את העולם
21:07
You want to make it better.
530
1267825
1762
אתה רוצה לעשות אותו לטוב יותר.
21:09
Why isn't the company that you work for
531
1269587
3445
מדוע החברה שאתה עובד בשבילה אינה
21:13
worthy not just of your time
532
1273032
1943
ראויה לא רק לזמן שלך
21:14
but your money as well?
533
1274975
2151
אלא גם לכסף שלך?
21:17
I mean, but we don't have a concept of that.
534
1277126
1722
אני מתכוון, אבל אין לנו את הרעיון הזה.
21:18
That's not how we think about companies,
535
1278848
2304
זה לא מה שאנחנו חושבים על חברות,
21:21
and I think it's sad,
536
1281152
1467
ואני חושב שזה עצוב,
21:22
because companies are most of our effort.
537
1282619
3767
כי חברות הן רוב המאמץ שלנו.
21:26
They're where most of people's time is,
538
1286386
2515
הן איפה שמושקע רוב זמנם של אנשים
21:28
where a lot of the money is,
539
1288901
1854
איפה שיש הרבה כסף,
21:30
and so I think I'd like for us to help out
540
1290755
2352
אז אני חושב שהייתי שמח לו עזרנו
21:33
more than we are.
541
1293107
1126
יותר מאשר אנחנו עושים זאת.
21:34
CR: When I close conversations with lots of people,
542
1294233
1721
צ.ר.: כשאני מסיים שיחות עם הרבה אנשים,
21:35
I always ask this question:
543
1295954
1779
אני תמיד שואל את השאלה הזו:
21:37
What state of mind,
544
1297733
1515
מה הלך הרוח,
21:39
what quality of mind is it
545
1299248
1809
מהי איכות הלך רוח זה
21:41
that has served you best?
546
1301057
1767
ששירת אותך הכי טוב?
21:42
People like Rupert Murdoch have said curiosity,
547
1302824
2521
אנשים כמו רופרט מורדוך אמרו סקרנות,
21:45
and other people in the media have said that.
548
1305345
2628
ואנשים אחרים בתקשורת אמרו זאת.
21:47
Bill Gates and Warren Buffett have said focus.
549
1307973
3024
ביל גייטס ווורן באפט אמרו שההתמקדות.
21:50
What quality of mind,
550
1310997
1427
איזו איכות של מיינד,
21:52
as I leave this audience,
551
1312424
1374
כשאני עוזב הקהל הזה,
21:53
has enabled you to think about the future
552
1313798
3530
אפשר לך לחשוב על העתיד
21:57
and at the same time
553
1317328
1647
ובאותו הזמן
21:58
change the present?
554
1318975
2205
לשנות את ההווה?
22:01
LP: You know, I think the most important thing --
555
1321180
1670
ל.פ.: אתה יודע, אני חושב שהדבר החשוב ביותר --
22:02
I looked at lots of companies
556
1322850
1612
הסתכלתי על הרבה חברות
22:04
and why I thought they don't succeed over time.
557
1324462
3303
ועל הסיבה שחשבתי שהן לא מצליחות לאורך זמן.
22:07
We've had a more rapid turnover of companies.
558
1327765
2833
היתה לנו תחלופה מהירה יותר של חברות.
22:10
And I said, what did they fundamentally do wrong?
559
1330598
2769
ואמרתי, היכן הם טעו באופן בסיסי?
22:13
What did those companies all do wrong?
560
1333367
2167
מה כל אותן חברות האלה עשו לא בסדר?
22:15
And usually it's just that they missed the future.
561
1335534
3272
ובדרך כלל זה רק שהם פספסו את העתיד.
22:18
And so I think, for me,
562
1338806
2444
אז אני חושב, בשבילי,
22:21
I just try to focus on that and say,
563
1341250
2424
אני רק אנסה להתמקד על זה ולומר,
22:23
what is that future really going to be
564
1343674
2184
מה העתיד הזה באמת הולך להיות
22:25
and how do we create it,
565
1345858
1787
ואיך אנחנו יוצרים את זה,
22:27
and how do we cause our organization,
566
1347645
4667
ואיך נוכל לגרום לארגון שלנו,
22:32
to really focus on that
567
1352312
2440
להתרכז בזה באמת
22:34
and drive that at a really high rate?
568
1354752
3325
ולהניע את זה בקצב ממש גבוה?
22:38
And so that's been curiosity,
569
1358077
1360
וכך זו היתה סקרנות,
22:39
it's been looking at things
570
1359437
1733
זה היה להסתכל על דברים
22:41
people might not think about,
571
1361170
1718
שאנשים אולי לא לחושבים עליהם,
22:42
working on things that no one else is working on,
572
1362888
3105
לעבוד על דברים שאף אחד אחר לא עובד עליהם,
22:45
because that's where the additionality really is,
573
1365993
3306
כי זה איפה שבאמת יש הוספה,
22:49
and be willing to do that,
574
1369299
1551
ולהיות מוכן לעשות זאת
22:50
to take that risk.
575
1370850
1382
לקחת את הסיכון.
22:52
Look at Android.
576
1372232
1065
הסתכל על אנדרואיד.
22:53
I felt guilty about working on Android
577
1373297
2785
הרגשתי אשם בלעבוד על אנדרואיד
22:56
when it was starting.
578
1376082
1316
כשזה התחיל.
22:57
It was a little startup we bought.
579
1377398
1958
זה היה סטארטאפ קטן שקנינו.
22:59
It wasn't really what we were really working on.
580
1379356
2670
זה לא היה ממש מה שאנחנו באמת עובדים עליו.
23:02
And I felt guilty about spending time on that.
581
1382026
2495
והרגשתי אשם לבזבז על זה זמן.
23:04
That was stupid.
582
1384521
1454
זה היה טיפשי.
23:05
That was the future, right?
583
1385975
1051
זה היה העתיד, נכון?
23:07
That was a good thing to be working on.
584
1387026
2285
זה היה דבר טוב לעבוד עליו.
23:09
CR: It is great to see you here.
585
1389311
1417
צ.ר.: זה נהדר לראות אותך כאן.
23:10
It's great to hear from you,
586
1390728
1460
זה נפלא לשמוע ממך,
23:12
and a pleasure to sit at this table with you.
587
1392188
2297
ותענוג לשבת בשולחן הזה איתך.
23:14
Thanks, Larry.
588
1394485
928
תודה, לארי.
23:15
LP: Thank you.
589
1395413
2103
ל.פ.: תודה לך.
23:17
(Applause)
590
1397516
3932
(מחיאות כפיים)
23:21
CR: Larry Page.
591
1401448
3311
צ.ר.: לארי פייג.
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