George Dyson: The birth of the computer

120,938 views ・ 2008-06-23

TED


Proszę kliknąć dwukrotnie na poniższe angielskie napisy, aby odtworzyć film.

Tłumaczenie: Marcin Krzaczkowski Korekta: Jerzy Pa
00:12
Last year, I told you the story, in seven minutes, of Project Orion,
0
12160
4000
W zeszłym roku przedstawiłem wam siedmiominutową opowieść o Programie Orion,
00:16
which was this very implausible technology
1
16160
2000
niewiarygodnej technologii,
00:18
that technically could have worked,
2
18160
4000
która miała szanse na sukces z technicznego punktu widzenia,
00:22
but it had this one-year political window where it could have happened.
3
22160
4000
ale musiała być zrealizowana w określonym politycznie rocznym okresie,
00:26
So it didn't happen. It was a dream that did not happen.
4
26160
2000
i projekt zakończył się niepowodzeniem. Był to sen, który się nie ziścił.
00:28
This year I'm going to tell you the story of the birth of digital computing.
5
28160
5000
W tym roku opowiem wam historię narodzin komputera.
00:33
This was a perfect introduction.
6
33160
2000
To był świetny wstęp.
00:35
And it's a story that did work. It did happen,
7
35160
2000
Jest to historia zakończona sukcesem. Udało się,
00:37
and the machines are all around us.
8
37160
2000
a takie maszyny są teraz wszędzie wokół nas.
00:39
And it was a technology that was inevitable.
9
39160
4000
Pojawienie się tej technologii było nieuniknione.
00:43
If the people I'm going to tell you the story about,
10
43160
2000
Jeśli ludzie, o których opowiada ta historia,
00:45
if they hadn't done it, somebody else would have.
11
45160
2000
nie dokonaliby tego, zrobiłby to ktoś inny.
00:47
So, it was sort of the right idea at the right time.
12
47160
4000
Był to więc właściwy pomysł we właściwym czasie.
00:51
This is Barricelli's universe. This is the universe we live in now.
13
51160
3000
To jest Wszechświat Baricelli'ego. To wszechświat, w którym teraz żyjemy.
00:54
It's the universe in which these machines
14
54160
2000
To wszechświat, w którym te maszyny
00:56
are now doing all these things, including changing biology.
15
56160
6000
robią teraz mnóstwo rzeczy – między innymi zmieniają biologię.
01:02
I'm starting the story with the first atomic bomb at Trinity,
16
62160
5000
Swoje opowiadanie rozpocznę od pierwszej bomby atomowej – próbnego wybuchu Trinity,
01:07
which was the Manhattan Project. It was a little bit like TED:
17
67160
2000
czyli Projektu Manhattan. Trochę to przypominało TED:
01:09
it brought a whole lot of very smart people together.
18
69160
3000
zebrano razem masę bardzo inteligentnych ludzi.
01:12
And three of the smartest people were
19
72160
2000
A trzema najinteligentniejszymi byli
01:14
Stan Ulam, Richard Feynman and John von Neumann.
20
74160
4000
Stanisław Ulam, Richard Feynman i John von Neumann,
01:18
And it was Von Neumann who said, after the bomb,
21
78160
2000
a von Neumann był tym, który powiedział, gdy uporali się już z bombą,
01:20
he was working on something much more important than bombs:
22
80160
4000
że pracuje nad czymś dużo ważniejszym niż bomby:
01:24
he's thinking about computers.
23
84160
2000
myśli o komputerach.
01:26
So, he wasn't only thinking about them; he built one. This is the machine he built.
24
86160
4000
I nie tylko myślał o nich – jeden zbudował. Oto maszyna zbudowana przez niego.
01:30
(Laughter)
25
90160
4000
(Śmiech)
01:34
He built this machine,
26
94160
2000
Zbudował ten komputer,
01:36
and we had a beautiful demonstration of how this thing really works,
27
96160
3000
dzięki czemu można było zobaczyć, jak to naprawdę działa –
01:39
with these little bits. And it's an idea that goes way back.
28
99160
3000
– te malutkie bity. A jest to idea, która pochodzi z dość dawnych czasów.
01:42
The first person to really explain that
29
102160
3000
Pierwszą osobą, która naprawdę to opisała
01:45
was Thomas Hobbes, who, in 1651,
30
105160
3000
był Thomas Hobbes, który w 1651 roku
01:48
explained how arithmetic and logic are the same thing,
31
108160
3000
wykazał, że arytmetyka i logika są tym samym,
01:51
and if you want to do artificial thinking and artificial logic,
32
111160
3000
i że jeśli chcemy stworzyć sztuczne myślenie i sztuczną logikę,
01:54
you can do it all with arithmetic.
33
114160
2000
możemy tego dokonać, opierając się na arytmetyce.
01:56
He said you needed addition and subtraction.
34
116160
4000
Twierdził, że potrzebne do tego jest dodawanie i odejmowanie.
02:00
Leibniz, who came a little bit later -- this is 1679 --
35
120160
4000
Nieco później – w 1679 roku – Leibniz
02:04
showed that you didn't even need subtraction.
36
124160
2000
wykazał, że można się obejść nawet bez odejmowania.
02:06
You could do the whole thing with addition.
37
126160
2000
Wszystko można zrobić, wykorzystując tylko dodawanie.
02:08
Here, we have all the binary arithmetic and logic
38
128160
3000
Oto cała arytmetyka i logika binarna
02:11
that drove the computer revolution.
39
131160
2000
umożliwiające rewolucję komputerową,
02:13
And Leibniz was the first person to really talk about building such a machine.
40
133160
4000
a Leibniz był pierwszą osobą rzeczywiście przewidującą budowę takiej maszyny.
02:17
He talked about doing it with marbles,
41
137160
2000
Proponował użycie kulek,
02:19
having gates and what we now call shift registers,
42
139160
2000
zastosowanie bramek i czegoś, co dziś nazywamy rejestrami przesuwnymi,
02:21
where you shift the gates, drop the marbles down the tracks.
43
141160
3000
gdzie bramki są przełączane, kulki toczą się po ścieżkach.
02:24
And that's what all these machines are doing,
44
144160
2000
I to jest wszystko, co każda taka maszyna robi,
02:26
except, instead of doing it with marbles,
45
146160
2000
tyle że zamiast kulek,
02:28
they're doing it with electrons.
46
148160
2000
wykorzystywane są elektrony.
02:30
And then we jump to Von Neumann, 1945,
47
150160
4000
Teraz przeskoczymy do von Neumanna w 1945 roku,
02:34
when he sort of reinvents the whole same thing.
48
154160
2000
gdy w pewnym sensie wynalazł on ponownie to samo rozwiązanie.
02:36
And 1945, after the war, the electronics existed
49
156160
3000
A w roku 1945, po wojnie, istniała elektronika
02:39
to actually try and build such a machine.
50
159160
3000
pozwalająca zbudować taką maszynę.
02:42
So June 1945 -- actually, the bomb hasn't even been dropped yet --
51
162160
4000
Mamy więc czerwiec 1945 r. Bomba nie została jeszcze nawet zrzucona,
02:46
and Von Neumann is putting together all the theory to actually build this thing,
52
166160
4000
a von Neumann składa razem całą teorię, która ma umożliwić zbudowanie czegoś takiego,
02:50
which also goes back to Turing,
53
170160
2000
o czym myślał już Turing,
02:52
who, before that, gave the idea that you could do all this
54
172160
3000
który wcześniej przedstawił pomysł zrealizowania całego działania
02:55
with a very brainless, little, finite state machine,
55
175160
4000
przy użyciu bardzo prymitywnego małego automatu skończonego,
02:59
just reading a tape in and reading a tape out.
56
179160
3000
który po prostu odczytuje i zapisuje taśmę.
03:02
The other sort of genesis of what Von Neumann did
57
182160
3000
Jeszcze innym źródłem dzieła von Neumanna były
03:05
was the difficulty of how you would predict the weather.
58
185160
4000
problemy związane z prognozowaniem pogody.
03:09
Lewis Richardson saw how you could do this with a cellular array of people,
59
189160
4000
Lewis Richardson wymyślił, jak można to robić, wykorzystując siatkę komórkową złożoną z ludzi,
03:13
giving them each a little chunk, and putting it together.
60
193160
3000
z których każdy dostaje małą porcję danych, i odpowiednio łącząc wszystko razem.
03:16
Here, we have an electrical model illustrating a mind having a will,
61
196160
3000
To jest elektryczny model umysłu obdarzonego wolą,
03:19
but capable of only two ideas.
62
199160
2000
ale zdolnego do posiadania tylko dwóch idei.
03:21
(Laughter)
63
201160
1000
(Śmiech)
03:22
And that's really the simplest computer.
64
202160
3000
To jest naprawdę najprostszy komputer.
03:25
It's basically why you need the qubit,
65
205160
2000
Zasadniczo jest to powód tego, że potrzebujemy kubitów –
03:27
because it only has two ideas.
66
207160
2000
– ponieważ ma on tylko dwie idee.
03:29
And you put lots of those together,
67
209160
2000
A gdy złożymy razem ich dużą liczbę,
03:31
you get the essentials of the modern computer:
68
211160
3000
mamy kluczowe elementy współczesnego komputera:
03:34
the arithmetic unit, the central control, the memory,
69
214160
3000
jednostkę arytmetyczną, główną jednostkę sterującą, pamięć,
03:37
the recording medium, the input and the output.
70
217160
3000
nośnik pamięci trwałej, wejście i wyjście.
03:40
But, there's one catch. This is the fatal -- you know,
71
220160
4000
Ale tkwi tu jeden haczyk. Bardzo niebezpieczny – znacie go.
03:44
we saw it in starting these programs up.
72
224160
3000
Wszyscy doświadczyliśmy tego, uruchamiając programy.
03:47
The instructions which govern this operation
73
227160
2000
Instrukcje sterujące działaniem
03:49
must be given in absolutely exhaustive detail.
74
229160
2000
muszą być absolutnie precyzyjne.
03:51
So, the programming has to be perfect, or it won't work.
75
231160
3000
Napisany program musi być bezbłędny – albo nie będzie działać.
03:54
If you look at the origins of this,
76
234160
2000
Gdy chcemy poznać początki tej technologii,
03:56
the classic history sort of takes it all back to the ENIAC here.
77
236160
4000
typowe ujęcie historyczne prowadzi nas do ENIAC-a.
04:00
But actually, the machine I'm going to tell you about,
78
240160
2000
Ale maszyna, o której ja chcę wam opowiedzieć,
04:02
the Institute for Advanced Study machine, which is way up there,
79
242160
3000
maszyna Institute for Advanced Study, która jest tutaj wyżej,
04:05
really should be down there. So, I'm trying to revise history,
80
245160
2000
naprawdę powinna być tu niżej. Tak więc próbuję skorygować historię
04:07
and give some of these guys more credit than they've had.
81
247160
3000
i okazać niektórym z tych ludzi więcej uznania, niż otrzymali w rzeczywistości.
04:10
Such a computer would open up universes,
82
250160
2000
Taki komputer otworzyłby przed nami wszechświaty,
04:12
which are, at the present, outside the range of any instruments.
83
252160
4000
które są obecnie poza zasięgiem wszelkich przyrządów –
04:16
So it opens up a whole new world, and these people saw it.
84
256160
3000
– jest to więc odkrycie całkiem nowego świata, z czego oni zdawali sobie sprawę.
04:19
The guy who was supposed to build this machine
85
259160
2000
Tym, kto miał zbudować tę maszynę,
04:21
was the guy in the middle, Vladimir Zworykin, from RCA.
86
261160
3000
był facet w środku: Vladimir Zworykin z RCA.
04:24
RCA, in probably one of the lousiest business decisions
87
264160
3000
RCA podjęło prawdopodobnie jedną z najgłupszych decyzji biznesowych
04:27
of all time, decided not to go into computers.
88
267160
3000
w całej historii, postanawiając nie wchodzić do branży informatycznej.
04:30
But the first meetings, November 1945, were at RCA's offices.
89
270160
5000
Ale pierwsze zebrania, w listopadzie 1945 r., odbywały się w biurach RCA.
04:35
RCA started this whole thing off, and said, you know,
90
275160
4000
RCA rozpoczęło całą tą przygodę, po czym stwierdziło, wiecie,
04:39
televisions are the future, not computers.
91
279160
3000
przyszłość to telewizja, a nie komputery.
04:42
The essentials were all there --
92
282160
2000
Podstawowe elementy już istniały –
04:44
all the things that make these machines run.
93
284160
4000
– wszystko, co umożliwia działanie tych maszyn.
04:48
Von Neumann, and a logician, and a mathematician from the army
94
288160
3000
Von Neumann oraz jeden logik i jeden matematyk z armii
04:51
put this together. Then, they needed a place to build it.
95
291160
2000
złożyli to wszystko razem. Następnie potrzebowali miejsca, gdzie możnaby to zbudować.
04:53
When RCA said no, that's when they decided to build it in Princeton,
96
293160
4000
Gdy RCA odmówiło, postanowili zbudować to w Princeton,
04:57
where Freeman works at the Institute.
97
297160
2000
gdzie Freeman [Dyson] pracuje w Instytucie.
04:59
That's where I grew up as a kid.
98
299160
2000
To tam dorastałem.
05:01
That's me, that's my sister Esther, who's talked to you before,
99
301160
4000
To ja, to moja siostra Esther, która występowała przed wami wcześniej;
05:05
so we both go back to the birth of this thing.
100
305160
3000
tak więc oboje pochodzimy z czasów narodzin tej technologii.
05:08
That's Freeman, a long time ago,
101
308160
2000
To Freeman – dawno temu,
05:10
and that was me.
102
310160
1000
a to ja.
05:11
And this is Von Neumann and Morgenstern,
103
311160
3000
A to von Neumann i Morgenstern,
05:14
who wrote the "Theory of Games."
104
314160
2000
którzy napisali wspólnie książkę „Teoria gier”.
05:16
All these forces came together there, in Princeton.
105
316160
4000
Te wszystkie siły zebrały się tam, w Princeton.
05:20
Oppenheimer, who had built the bomb.
106
320160
2000
Oppenheimer – twórca bomby.
05:22
The machine was actually used mainly for doing bomb calculations.
107
322160
4000
Maszyna głównie wykonywała kolejkowane obliczenia związane z bombami.
05:26
And Julian Bigelow, who took
108
326160
2000
Oraz Julian Bigelow, który zajął
05:28
Zworkykin's place as the engineer, to actually figure out, using electronics,
109
328160
4000
miejsce Zworykina jako inżynier mający stworzyć projekt
05:32
how you would build this thing. The whole gang of people who came to work on this,
110
332160
3000
konstrukcji tego urządzenia z podzespołów elektronicznych. Spora grupa ludzi zebrała się, aby nad tym pracować;
05:35
and women in front, who actually did most of the coding, were the first programmers.
111
335160
5000
kobiety widoczne z przodu faktycznie napisały większość kodu, były pierwszymi programistkami.
05:40
These were the prototype geeks, the nerds.
112
340160
4000
Byli prototypami geeków, maniaków komputerowych.
05:44
They didn't fit in at the Institute.
113
344160
2000
Nie pasowali do tamtego Instytutu.
05:46
This is a letter from the director, concerned about --
114
346160
3000
Oto list od dyrektora zaniepokojonego
05:49
"especially unfair on the matter of sugar."
115
349160
3000
"wyjątkowo niewłaściwym postępowaniem, jak chodzi o cukier".
05:52
(Laughter)
116
352160
1000
(Śmiech)
05:53
You can read the text.
117
353160
1000
Przeczytajcie.
05:54
(Laughter)
118
354160
6000
(Śmiech)
06:00
This is hackers getting in trouble for the first time.
119
360160
4000
Tak oto hakerzy po raz pierwszy wpakowali się w kłopoty.
06:04
(Laughter).
120
364160
5000
(Śmiech)
06:09
These were not theoretical physicists.
121
369160
2000
To nie byli fizycy teoretyczni.
06:11
They were real soldering-gun type guys, and they actually built this thing.
122
371160
5000
To byli ludzie, którym naprawdę niestraszna lutownica, i oni sami zbudowali tę maszynę.
06:16
And we take it for granted now, that each of these machines
123
376160
2000
Dziś nie jest dla nas niczym niezwykłym, że każdy komputer
06:18
has billions of transistors, doing billions of cycles per second without failing.
124
378160
5000
zawiera miliardy tranzystorów i wykonuje miliardy cykli na sekundę bez jednej awarii.
06:23
They were using vacuum tubes, very narrow, sloppy techniques
125
383160
4000
Oni używali lamp próżniowych – bardzo ograniczonej i kiepskiej technologii –
06:27
to get actually binary behavior out of these radio vacuum tubes.
126
387160
5000
– żeby przy ich zastosowaniu uzyskać urządzenie binarne.
06:32
They actually used 6J6, the common radio tube,
127
392160
3000
Dokładnie mówiąc, używali modelu 6J6, czyli zwykłej radiowej lampy próżniowej,
06:35
because they found they were more reliable than the more expensive tubes.
128
395160
4000
ponieważ odkryli, że jest bardziej niezawodna niż droższe lampy.
06:39
And what they did at the Institute was publish every step of the way.
129
399160
4000
Ponadto instytut publikował opis każdego etapu projektu.
06:43
Reports were issued, so that this machine was cloned
130
403160
3000
Wydawano raporty, dzięki czemu maszyna została sklonowana
06:46
at 15 other places around the world.
131
406160
3000
w 15 innych miejscach na świecie.
06:49
And it really was. It was the original microprocessor.
132
409160
4000
I był to naprawdę... był to pierwszy mikroprocesor.
06:53
All the computers now are copies of that machine.
133
413160
2000
Wszystkie dzisiejsze komputery są kopiami tamtej maszyny.
06:55
The memory was in cathode ray tubes --
134
415160
3000
Jako pamięć służyły lampy kineskopowe,
06:58
a whole bunch of spots on the face of the tube --
135
418160
3000
zbiór plamek na ekranie kineskopu,
07:01
very, very sensitive to electromagnetic disturbances.
136
421160
3000
bardzo wrażliwe na zakłócenia elektromagnetyczne.
07:04
So, there's 40 of these tubes,
137
424160
2000
To 40 takich kineskopów,
07:06
like a V-40 engine running the memory.
138
426160
3000
pamięć wyglądająca jak czterdziestocylindrowy silnik widlasty.
07:09
(Laughter)
139
429160
1000
(Śmiech)
07:10
The input and the output was by teletype tape at first.
140
430160
5000
Wejściem i wyjściem była początkowo taśma do dalekopisu.
07:15
This is a wire drive, using bicycle wheels.
141
435160
2000
To jest drutowa pamięć trwała, zbudowana z wykorzystaniem kół rowerowych.
07:17
This is the archetype of the hard disk that's in your machine now.
142
437160
5000
To archetyp dysków twardych, które mamy teraz w komputerach.
07:22
Then they switched to a magnetic drum.
143
442160
2000
Następnie zastąpili ją bębnem magnetycznym.
07:24
This is modifying IBM equipment,
144
444160
2000
To jest modyfikowanie sprzętu IBM,
07:26
which is the origins of the whole data-processing industry, later at IBM.
145
446160
4000
będące początkiem całej branży przetwarzania danych, później w IBM.
07:30
And this is the beginning of computer graphics.
146
450160
3000
A to początek grafiki komputerowej.
07:33
The "Graph'g-Beam Turn On." This next slide,
147
453160
3000
„Graph'g-Beam Turn On”. Na następnym slajdzie
07:36
that's the -- as far as I know -- the first digital bitmap display, 1954.
148
456160
7000
widzicie – o ile wiem – pierwszy cyfrowy wyświetlacz bitmapowy, rok 1954.
07:43
So, Von Neumann was already off in a theoretical cloud,
149
463160
3000
Tak więc von Neumann zanurzył się już w chmurze teorii,
07:46
doing abstract sorts of studies of how you could build
150
466160
3000
prowadząc abstrakcyjne poszukiwania sposobu budowania
07:49
reliable machines out of unreliable components.
151
469160
3000
niezawodnych maszyn z zawodnych podzespołów.
07:52
Those guys drinking all the tea with sugar in it
152
472160
2000
Ci faceci, wypijający całą herbatę z cukrem,
07:54
were writing in their logbooks, trying to get this thing to work, with all
153
474160
4000
prowadzili swoje dzienniki, gdy nieustannie próbowali zmusić do działania tę maszynę,
07:58
these 2,600 vacuum tubes that failed half the time.
154
478160
3000
z jej 2600 lampami próżniowymi, która przez połowę czasu była niesprawna.
08:01
And that's what I've been doing, this last six months, is going through the logs.
155
481160
5000
A ja przez ostatnie pół roku przeglądałem te dzienniki.
08:06
"Running time: two minutes. Input, output: 90 minutes."
156
486160
3000
„Czas działania: dwie minuty. Wejście, wyjście: 90 minut.”
08:09
This includes a large amount of human error.
157
489160
3000
„Jest tam dużo błędów człowieka.”
08:12
So they are always trying to figure out, what's machine error? What's human error?
158
492160
3000
Wobec czego oni wciąż próbują ustalić: co jest błędem maszyny? co jest błędem człowieka?
08:15
What's code, what's hardware?
159
495160
2000
Czy kod, czy sprzęt?
08:17
That's an engineer gazing at tube number 36,
160
497160
2000
To inżynier przyglądający się lampie nr 36,
08:19
trying to figure out why the memory's not in focus.
161
499160
2000
próbując ustalić dlaczego pamięć nie jest zogniskowana.
08:21
He had to focus the memory -- seems OK.
162
501160
3000
Musiał zogniskować pamięć – „wydaje się OK”.
08:24
So, he had to focus each tube just to get the memory up and running,
163
504160
4000
Musiał więc zogniskować każdą lampę, żeby pamięć w ogóle działała,
08:28
let alone having, you know, software problems.
164
508160
2000
zmagając się jednocześnie z problemami z oprogramowaniem.
08:30
"No use, went home." (Laughter)
165
510160
2000
„Bez sensu, idę do domu.” (Śmiech)
08:32
"Impossible to follow the damn thing, where's a directory?"
166
512160
3000
„Nie można ogarnąć tego cholerstwa. Gdzie jest spis treści?”
08:35
So, already, they're complaining about the manuals:
167
515160
2000
Jak widać, już wtedy narzekano na dokumentację.
08:37
"before closing down in disgust ... "
168
517160
4000
„Przed wyłączeniem z obrzydzeniem”.
08:41
"The General Arithmetic: Operating Logs."
169
521160
2000
„Arytmetyka ogólna – dzienniki pracy”.
08:43
Burning lots of midnight oil.
170
523160
3000
Dużo przesiadywania po nocach.
08:46
"MANIAC," which became the acronym for the machine,
171
526160
2000
MANIAC (takim akronimem ochrzczono maszynę,
08:48
Mathematical and Numerical Integrator and Calculator, "lost its memory."
172
528160
3000
Mathematical And Numerical Integrator And Calculator - matematyczno-numeryczne urządzenie całkujące i obliczeniowe) „utracił pamięć”.
08:51
"MANIAC regained its memory, when the power went off." "Machine or human?"
173
531160
6000
„MANIAC odzyskał pamięć po wyłączeniu zasilania”, „wina maszyny czy człowieka?”
08:57
"Aha!" So, they figured out it's a code problem.
174
537160
3000
„Aha!” Czyli odkryli – to problem z kodem:
09:00
"Found trouble in code, I hope."
175
540160
2000
„Znalazłem usterkę w kodzie – mam nadzieję”.
09:02
"Code error, machine not guilty."
176
542160
3000
„Błąd w kodzie, maszyna niewinna”.
09:05
"Damn it, I can be just as stubborn as this thing."
177
545160
3000
„Cholera, nie odpuszczę – to coś nie wygra ze mną”.
09:08
(Laughter)
178
548160
5000
(Śmiech)
09:13
"And the dawn came." So they ran all night.
179
553160
2000
„I nadszedł świt”. Więc siedzieli całą noc.
09:15
Twenty-four hours a day, this thing was running, mainly running bomb calculations.
180
555160
4000
Maszyna pracowała 24 godziny na dobę – głównie wykonując obliczenia związane z bombami.
09:19
"Everything up to this point is wasted time." "What's the use? Good night."
181
559160
5000
„Wszystko dotąd to strata czasu.” „Po co to? Dobranoc.”
09:24
"Master control off. The hell with it. Way off." (Laughter)
182
564160
4000
„Główne sterowanie nie działa. Chrzanić to. Bardzo nie działa.” (Śmiech)
09:28
"Something's wrong with the air conditioner --
183
568160
2000
„Jakiś problem z klimatyzatorem –
09:30
smell of burning V-belts in the air."
184
570160
3000
– czuć zapach palonych pasków klinowych.”
09:33
"A short -- do not turn the machine on."
185
573160
2000
„Zwarcie – nie włączać maszyny.”
09:35
"IBM machine putting a tar-like substance on the cards. The tar is from the roof."
186
575160
5000
„Maszyna IBM brudzi karty czymś podobnym do smoły. Smoła pochodzi z dachu.”
09:40
So they really were working under tough conditions.
187
580160
2000
Czyli naprawdę pracowali w trudnych warunkach.
09:42
(Laughter)
188
582160
1000
(Śmiech)
09:43
Here, "A mouse has climbed into the blower
189
583160
2000
Tutaj: „Mysz weszła do wentylatora
09:45
behind the regulator rack, set blower to vibrating. Result: no more mouse."
190
585160
4000
za szafą regulatora, co spowodowało wibracje wentylatora. Skutek: mysz już nie istnieje.”
09:49
(Laughter)
191
589160
5000
(Śmiech)
09:54
"Here lies mouse. Born: ?. Died: 4:50 a.m., May 1953."
192
594160
7000
„Tu spoczywa mysz. Urodzona ? Zmarła godz. 4.50, maj 1953.”
10:01
(Laughter)
193
601160
1000
(Śmiech)
10:02
There's an inside joke someone has penciled in:
194
602160
2000
Ktoś zapisał ołówkiem żart dla wtajemniczonych:
10:04
"Here lies Marston Mouse."
195
604160
2000
„Tu spoczywa Marston Mysz.”
10:06
If you're a mathematician, you get that,
196
606160
2000
Matematycy powinni wiedzieć, o co chodzi –
10:08
because Marston was a mathematician who
197
608160
1000
– Marston [Morse] był matematykiem, który
10:09
objected to the computer being there.
198
609160
3000
sprzeciwiał się obecności komputera w Princeton.
10:12
"Picked a lightning bug off the drum." "Running at two kilocycles."
199
612160
4000
„Zdrapałem robaczka świętojańskiego z bębna” – „przy szybkości dwóch kilocykli”.
10:16
That's two thousand cycles per second --
200
616160
2000
To dwa tysiące cykli na sekundę (dwa kiloherce);
10:18
"yes, I'm chicken" -- so two kilocycles was slow speed.
201
618160
3000
„tak, jestem tchórzem” – czyli dwa kilocykle to była mała szybkość.
10:21
The high speed was 16 kilocycles.
202
621160
3000
Duża szybkość to było 16 kilocykli.
10:24
I don't know if you remember a Mac that was 16 Megahertz,
203
624160
3000
Nie wiem, czy pamiętacie 16-megahercowego Macintosha.
10:27
that's slow speed.
204
627160
2000
To jest mała szybkość.
10:29
"I have now duplicated both results.
205
629160
3000
„Właśnie odtworzyłem oba wyniki.
10:32
How will I know which is right, assuming one result is correct?
206
632160
3000
Skąd będę wiedzieć, który jest poprawny – zakładając, że jeden jest poprawny?”
10:35
This now is the third different output.
207
635160
2000
„Ten teraz to trzecie, jeszcze inne wyjście.
10:37
I know when I'm licked."
208
637160
2000
Nie trzeba mi przypominać, że leżę na deskach.”
10:39
(Laughter)
209
639160
2000
(Śmiech)
10:41
"We've duplicated errors before."
210
641160
2000
„Odtworzyliśmy błędy wcześniej.”
10:43
"Machine run, fine. Code isn't."
211
643160
3000
„Maszyna działa, świetnie. Program nie.”
10:46
"Only happens when the machine is running."
212
646160
2000
„To dzieje się, tylko gdy maszyna działa.”
10:48
And sometimes things are okay.
213
648160
4000
A czasem wszystko jest w porządku.
10:52
"Machine a thing of beauty, and a joy forever." "Perfect running."
214
652160
4000
„Ta maszyna to samo piękno i nieustanna radość.” „Działa doskonale.”
10:56
"Parting thought: when there's bigger and better errors, we'll have them."
215
656160
4000
„Wniosek końcowy: gdy pojawią się błędy większe i doskonalsze, dopadniemy je.”
11:00
So, nobody was supposed to know they were actually designing bombs.
216
660160
3000
A nikt nie miał wiedzieć, że w rzeczywistości projektują bomby.
11:03
They're designing hydrogen bombs. But someone in the logbook,
217
663160
2000
Bomby wodorowe. Ale w dzienniku ktoś
11:05
late one night, finally drew a bomb.
218
665160
2000
późno pewnej nocy, w końcu narysował bombę.
11:07
So, that was the result. It was Mike,
219
667160
2000
I to był wynik: Mike –
11:09
the first thermonuclear bomb, in 1952.
220
669160
3000
– pierwsza bomba termojądrowa, w roku 1952.
11:12
That was designed on that machine,
221
672160
2000
Została zaprojektowana na tej maszynie
11:14
in the woods behind the Institute.
222
674160
2000
w lesie za instytutem.
11:16
So Von Neumann invited a whole gang of weirdos
223
676160
4000
Tak więc von Neumann ściągnął całą bandę wariatów
11:20
from all over the world to work on all these problems.
224
680160
3000
z różnych stron świata do pracy nad tymi wszystkimi problemami.
11:23
Barricelli, he came to do what we now call, really, artificial life,
225
683160
4000
Baricelli przyjechał, żeby zajmować się tym, co teraz naprawdę nazywamy sztucznym życiem,
11:27
trying to see if, in this artificial universe --
226
687160
3000
żeby sprawdzić, czy w tym sztucznym wszechświecie...
11:30
he was a viral-geneticist, way, way, way ahead of his time.
227
690160
3000
Zajmował się genetyką wirusów - bardzo wyprzedzając swoje czasy.
11:33
He's still ahead of some of the stuff that's being done now.
228
693160
3000
Dzisiejsze badania nadal pozostają w tyle za niektórymi z jego myśli.
11:36
Trying to start an artificial genetic system running in the computer.
229
696160
5000
Próby stworzenia sztucznego systemu genetycznego działającego w komputerze.
11:41
Began -- his universe started March 3, '53.
230
701160
3000
Zaczął je – jego wszechświat ruszył 3 marca 1953 r.
11:44
So it's almost exactly -- it's 50 years ago next Tuesday, I guess.
231
704160
5000
Więc to prawie dokładnie – 50 lat minie w przyszły wtorek, chyba.
11:49
And he saw everything in terms of --
232
709160
2000
I postrzegał wszystko w kategoriach...
11:51
he could read the binary code straight off the machine.
233
711160
2000
Potrafił czytać kod binarny prosto z maszyny.
11:53
He had a wonderful rapport.
234
713160
2000
Świetnie się z nią rozumiał.
11:55
Other people couldn't get the machine running. It always worked for him.
235
715160
3000
Inni nie potrafili zmusić jej do działania. Jemu była posłuszna zawsze.
11:58
Even errors were duplicated.
236
718160
2000
Nawet błędy udawało się odtworzyć.
12:00
(Laughter)
237
720160
1000
(Śmiech)
12:01
"Dr. Barricelli claims machine is wrong, code is right."
238
721160
3000
„Dr Baricelli twierdzi, że maszyna działa nieprawidłowo, a kod jest poprawny.”
12:04
So he designed this universe, and ran it.
239
724160
3000
Tak więc zaprojektował ten wszechświat i uruchomił go.
12:07
When the bomb people went home, he was allowed in there.
240
727160
3000
Gdy ludzie od bomby skończyli i poszli do domu, on mógł tam zacząć swoją pracę.
12:10
He would run that thing all night long, running these things,
241
730160
3000
Maszyna pracowała całą noc, wykonując jego programy.
12:13
if anybody remembers Stephen Wolfram,
242
733160
2000
Jeśli ktoś pamięta Stephena Wolframa,
12:15
who reinvented this stuff.
243
735160
2000
który na nowo odkrył te zagadnienia.
12:17
And he published it. It wasn't locked up and disappeared.
244
737160
2000
I opublikował to. Nie wylądowało w szufladzie i nie zniknęło.
12:19
It was published in the literature.
245
739160
2000
Trafiło do literatury naukowej.
12:21
"If it's that easy to create living organisms, why not create a few yourself?"
246
741160
3000
„Jeśli tak łatwo jest tworzyć żywe organizmy, czemu nie stworzyć ich trochę samemu?”
12:24
So, he decided to give it a try,
247
744160
2000
Więc postanowił spróbować
12:26
to start this artificial biology going in the machines.
248
746160
4000
stworzyć tę sztuczną biologię działającą wewnątrz maszyn.
12:30
And he found all these, sort of --
249
750160
2000
I odkrył te wszystkie, coś jak...
12:32
it was like a naturalist coming in
250
752160
2000
Można powiedzieć: przychodzi badacz przyrody
12:34
and looking at this tiny, 5,000-byte universe,
251
754160
3000
i ogląda ten malutki, 5000-bajtowy wszechświat
12:37
and seeing all these things happening
252
757160
2000
i widzi tam wszystko to,
12:39
that we see in the outside world, in biology.
253
759160
3000
co widzimy w świecie zewnętrznym, w biologii.
12:42
This is some of the generations of his universe.
254
762160
6000
To kilka pokoleń jego wszechświata.
12:48
But they're just going to stay numbers;
255
768160
2000
Ale one pozostaną liczbami –
12:50
they're not going to become organisms.
256
770160
2000
– nie staną się organizmami.
12:52
They have to have something.
257
772160
1000
Muszą coś dostać.
12:53
You have a genotype and you have to have a phenotype.
258
773160
2000
Mamy genotyp i musimy mieć fenotyp.
12:55
They have to go out and do something. And he started doing that,
259
775160
3000
Muszą ruszyć i zacząć coś robić. I on o to zadbał –
12:58
started giving these little numerical organisms things they could play with --
260
778160
3000
– zaczął dawać tym małym cyfrowym organizmom zajęcia,
13:01
playing chess with other machines and so on.
261
781160
2000
jak gra w szachy z innymi maszynami itp.
13:03
And they did start to evolve.
262
783160
2000
A one zaczęły ewoluować.
13:05
And he went around the country after that.
263
785160
2000
Potem jeździł po całym kraju.
13:07
Every time there was a new, fast machine, he started using it,
264
787160
4000
Zawsze gdy gdzieś pojawiała się nowa szybka maszyna, zaczynał z niej korzystać
13:11
and saw exactly what's happening now.
265
791160
2000
i widział dokładnie to, co mamy dzisiaj:
13:13
That the programs, instead of being turned off -- when you quit the program,
266
793160
6000
programy, zamiast być wyłączane po ich zamknięciu,
13:19
you'd keep running
267
799160
2000
działają nadal,
13:21
and, basically, all the sorts of things like Windows is doing,
268
801160
4000
i najprościej mówiąc wszystko, co robi Windows,
13:25
running as a multi-cellular organism on many machines,
269
805160
2000
działanie jak wielokomórkowy organizm na wielu maszynach –
13:27
he envisioned all that happening.
270
807160
1000
– przewidział to wszystko.
13:28
And he saw that evolution itself was an intelligent process.
271
808160
3000
Ponadto postrzegał samą ewolucję jako inteligentny proces.
13:31
It wasn't any sort of creator intelligence,
272
811160
3000
Nie była to żadna inteligencja stwórcy,
13:34
but the thing itself was a giant parallel computation
273
814160
3000
ale samo to zjawisko było gigantycznym równoległym procesem obliczeniowym
13:37
that would have some intelligence.
274
817160
2000
obdarzonym pewną inteligencją.
13:39
And he went out of his way to say
275
819160
2000
I podsumował swoją pracę, mówiąc,
13:41
that he was not saying this was lifelike,
276
821160
3000
że nie twierdzi, że to jest imitacja życia
13:44
or a new kind of life.
277
824160
2000
lub nowy rodzaj życia,
13:46
It just was another version of the same thing happening.
278
826160
3000
to po prostu inna wersja tego samego procesu.
13:49
And there's really no difference between what he was doing in the computer
279
829160
3000
I naprawdę nie ma żadnej różnicy między tym, co uruchomił w komputerze,
13:52
and what nature did billions of years ago.
280
832160
3000
a tym, co przyroda zrobiła miliardy lat temu.
13:55
And could you do it again now?
281
835160
2000
Czy można to teraz powtórzyć?
13:57
So, when I went into these archives looking at this stuff, lo and behold,
282
837160
4000
Gdy siedziałem w tym archiwum i przeglądałem to wszystko – niespodzianka! –
14:01
the archivist came up one day, saying,
283
841160
2000
– pewnego dnia przyszedł pracownik archiwum i powiedział
14:03
"I think we found another box that had been thrown out."
284
843160
3000
„Chyba znaleźliśmy jeszcze jedno pudło, które zostało wyrzucone.”
14:06
And it was his universe on punch cards.
285
846160
2000
A był to ten wszechświat na kartach dziurkowanych.
14:08
So there it is, 50 years later, sitting there -- sort of suspended animation.
286
848160
6000
Więc oto on, po 50 latach, jest tutaj. Jakby zahibernowany.
14:14
That's the instructions for running --
287
854160
2000
To instrukcje –
14:16
this is actually the source code
288
856160
2000
– to jest naprawdę kod źródłowy
14:18
for one of those universes,
289
858160
2000
jednego z tych wszechświatów
14:20
with a note from the engineers
290
860160
2000
z notatką inżynierów
14:22
saying they're having some problems.
291
862160
1000
mówiącą, że mają pewne problemy.
14:23
"There must be something about this code that you haven't explained yet."
292
863160
5000
„W tym kodzie musi byś coś, czego jeszcze pan nie wytłumaczył.”
14:28
And I think that's really the truth. We still don't understand
293
868160
3000
I myślę, że to prawda. Wciąż nie rozumiemy,
14:31
how these very simple instructions can lead to increasing complexity.
294
871160
4000
jak te bardzo proste instrukcje mogą prowadzić do wzrostu złożoności.
14:35
What's the dividing line between
295
875160
2000
Gdzie jest granica między
14:37
when that is lifelike and when it really is alive?
296
877160
4000
imitacją życia a prawdziwym życiem?
14:41
These cards, now, thanks to me showing up, are being saved.
297
881160
4000
Te karty, dzięki temu że się tam zjawiłem, udało się ocalić.
14:45
And the question is, should we run them or not?
298
885160
2000
Teraz pytanie brzmi: czy powinniśmy to uruchomić?
14:47
You know, could we get them running?
299
887160
2000
Rozumiecie, czy możemy to uruchomić?
14:49
Do you want to let it loose on the Internet?
300
889160
1000
Chcielibyście to wypuścić na wolność w Internecie?
14:50
These machines would think they --
301
890160
2000
Te maszyny myślałyby, że...
14:52
these organisms, if they came back to life now --
302
892160
3000
Te organizmy, gdyby teraz wróciły do życia,
14:55
whether they've died and gone to heaven, there's a universe.
303
895160
2000
zastanawiałyby się, czy umarły i trafiły do nieba, to wszechświat...
14:57
My laptop is 10 thousand million times
304
897160
5000
Mój laptop ma 10 tysięcy milionów razy
15:02
the size of the universe that they lived in when Barricelli quit the project.
305
902160
5000
większą pojemność niż wszechświat, w którym żyły, gdy Baricelli zakończył projekt.
15:07
He was thinking far ahead, to
306
907160
2000
Myślami wybiegał daleko w przyszłość – do kwestii
15:09
how this would really grow into a new kind of life.
307
909160
3000
w jaki sposób to by mogło się rozwinąć w nową formę życia.
15:12
And that's what's happening!
308
912160
2000
I to się właśnie dzieje!
15:14
When Juan Enriquez told us about
309
914160
2000
Gdy Juan Enriquez opowiadał nam o
15:16
these 12 trillion bits being transferred back and forth,
310
916160
4000
tych przesyłanych w tę i z powrotem 12 trylionach bitów,
15:20
of all this genomics data going to the proteomics lab,
311
920160
4000
o tych wszystkich danych genomicznych trafiających do laboratorium proteomiki -
15:24
that's what Barricelli imagined:
312
924160
2000
– to jest właśnie to, co wyobrażał sobie Baricelli:
15:26
that this digital code in these machines
313
926160
3000
że ten kod cyfrowy w maszynach
15:29
is actually starting to code --
314
929160
2000
naprawdę zaczyna pisać kod,
15:31
it already is coding from nucleic acids.
315
931160
3000
już tworzy kod z kwasów nukleinowych.
15:34
We've been doing that since, you know, since we started PCR
316
934160
3000
Robimy to, odkąd wynaleziono reakcję łańcuchową polimerazy (metodę PCR)
15:37
and synthesizing small strings of DNA.
317
937160
6000
i syntetyzujemy małe łańcuchy DNA.
15:43
And real soon, we're actually going to be synthesizing the proteins,
318
943160
3000
A faktycznie już wkrótce będziemy syntetyzować białka,
15:46
and, like Steve showed us, that just opens an entirely new world.
319
946160
5000
co jak pokazał nam Steve otwiera przed nami całkiem nowy świat.
15:51
It's a world that Von Neumann himself envisioned.
320
951160
3000
To świat, który wyobrażał sobie sam von Neumann.
15:54
This was published after he died: his sort of unfinished notes
321
954160
3000
To zostało opublikowane po jego śmierci – rodzaj niedokończonych zapisków
15:57
on self-reproducing machines,
322
957160
2000
o samoreprodukujących się maszynach.
15:59
what it takes to get the machines sort of jump-started
323
959160
3000
Czego trzeba, żeby w maszynach w pewien sposób „odpalić napęd”,
16:02
to where they begin to reproduce.
324
962160
2000
żeby „zaskoczyły” i zaczęły się reprodukować.
16:04
It took really three people:
325
964160
2000
Trzeba do tego było trzech osób:
16:06
Barricelli had the concept of the code as a living thing;
326
966160
3000
Baricelli miał koncepcję kodu jako bytu ożywionego.
16:09
Von Neumann saw how you could build the machines --
327
969160
3000
Von Neumann odkrył sposób budowy komputerów.
16:12
that now, last count, four million
328
972160
3000
Obecnie, według najnowszych danych, cztery miliony
16:15
of these Von Neumann machines is built every 24 hours;
329
975160
3000
takich maszyn von Neumanna są budowane każdej doby.
16:18
and Julian Bigelow, who died 10 days ago --
330
978160
4000
A Julian Bigelow, który zmarł 10 dni temu,
16:22
this is John Markoff's obituary for him --
331
982160
3000
to wspomnienie pośmiertne o nim napisane przez Johna Markoffa,
16:25
he was the important missing link,
332
985160
2000
był ważnym brakującym ogniwem:
16:27
the engineer who came in
333
987160
2000
inżynierem, który pojawił się,
16:29
and knew how to put those vacuum tubes together and make it work.
334
989160
3000
wiedząc jak złożyć razem te lampy próżniowe i sprawić, by to wszystko działało.
16:32
And all our computers have, inside them,
335
992160
2000
Wszystkie nasze komputery mają w środku
16:34
the copies of the architecture that he had to just design
336
994160
4000
kopie architektury, którą on zwyczajnie zaprojektował
16:38
one day, sort of on pencil and paper.
337
998160
3000
pewnego dnia, można powiedzieć mając tylko papier i ołówek.
16:41
And we owe a tremendous credit to that.
338
1001160
2000
A zawdzięczamy temu bardzo wiele.
16:43
And he explained, in a very generous way,
339
1003160
4000
Ponadto opisał, bardzo obszernie,
16:47
the spirit that brought all these different people to
340
1007160
2000
ducha, który przywiódł wszystkich tych ludzi do
16:49
the Institute for Advanced Study in the '40s to do this project,
341
1009160
3000
Institute for Advanced Study w latach 40-tych, aby zrealizować ten projekt
16:52
and make it freely available with no patents, no restrictions,
342
1012160
3000
i udostępnić go całemu światu bez żadnych ograniczeń ani patentów,
16:55
no intellectual property disputes to the rest of the world.
343
1015160
3000
żadnych sporów o prawa własności intelektualnej.
16:58
That's the last entry in the logbook
344
1018160
3000
To ostatni wpis w dzienniku,
17:01
when the machine was shut down, July 1958.
345
1021160
3000
w dniu wyłączenia maszyny w lipcu 1958 r.
17:04
And it's Julian Bigelow who was running it until midnight
346
1024160
3000
To Julian Bigelow czuwał nad pracą maszyny do północy,
17:07
when the machine was officially turned off.
347
1027160
2000
kiedy to została oficjalnie wyłączona.
17:09
And that's the end.
348
1029160
2000
To już koniec.
17:11
Thank you very much.
349
1031160
2000
Dziękuję bardzo.
17:13
(Applause)
350
1033160
1000
(Brawa)
O tej stronie

Na tej stronie poznasz filmy z YouTube, które są przydatne do nauki języka angielskiego. Zobaczysz lekcje angielskiego prowadzone przez najlepszych nauczycieli z całego świata. Kliknij dwukrotnie na angielskie napisy wyświetlane na stronie każdego filmu, aby odtworzyć film od tego miejsca. Napisy przewijają się synchronicznie z odtwarzaniem filmu. Jeśli masz jakieś uwagi lub prośby, skontaktuj się z nami za pomocą formularza kontaktowego.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7